テキスト生成
ジェネレーション」という言葉は、数世紀前から始まり、現在の意味に至るまで、長年にわたって様々な形で使われてきました。コンテンツの生成とは、何かを書くこと（テキスト、blog 投稿など）、オンラインビデオを作成すること、自分の考えを音声で記録すること（スピーチ）、スピーチからテキストを生成すること、画像、ビデオ、あるいは手書きからも生成すること、あるいは単に自分の書いた言葉をもとに新しいものを生成することなど、非常に幅広い用語です。
より正確な定義は、「生の非構造化データを、機械の出力または出力形式として提示できる、整理された構造化された情報に変換するプロセス」です。言い換えれば、それはあなたとそれらの機械の間のインターフェイスの作成です。
テキスト生成API
人間同士の会話をはじめ、さまざまな理由でテキストデータを生成する方法があります。この目的のための特定の方法は、その背後にある技術にちなんで命名されることがある。自然言語生成（NLG）は、音声やテキスト（またはその両方）を使ってテキストデータを生成するために使用されます。NLGの技術やアプリケーションは、モバイルデバイスを含むさまざまなプラットフォーム上でテキストデータを生成するために適用することができます。NLGには、以下のような様々なタスクが含まれます。
- テキストから音声合成
- 画像・映像の理解
- 言語を超えた自動トランスクリプション
- 多言語で書かれた文書の自動翻訳や言い換えを行う。
- 文書要約
- 人間の声、動物の声以外の声を合成する
-NLP 自動書記用
- 音声・自然言語処理による検索
- センチメント分析
- 検索エンジン最適化
- 質問回答
- ビジネスインテリジェンスのための情報検索
- コンテンツモデレーション
- カスタマーサポート
これらの技術の多くは、今日、さまざまな組み合わせで使用されています。NLG技術を使った例としては、以下のようなものがあります。
- Siri、Googleアシスタント、Amazon Alexa
- Facebook MessengerのチャットボットまたはSlackのボット
-AI 生成されたテキスト
- Amazon Echoのような人工知能型アシスト
TextCortex Text GenerationAPI の使用方法について教えてください。
コンテンツ生成は重要なスキルの一つです。ウェブページの構築、ユーザーのリクエストに対する音声応答、テキストベースの処理による独自のボットの構築など、Text Cortex GenerationAPI を活用することで、ユーザーに面白く有益なコンテンツを提供することができます。この記事では、そのAPI を活用して、よりクリエイティブなことをする方法について紹介します。
をご参照ください。 ドキュメントページ をご覧ください。
NLP フィールドのテキスト生成とは？
テキスト生成とは、数字や文字など、あらかじめ定義された入力に基づいてテキストを生成することです。言い換えれば、テキスト生成は与えられた入力からテキストを生成することです。基本的には自然言語処理（NLP ）の技術を使い、入力されたテキストが何を必要としているか、どのような構造が必要か、どのようなキーワードが現れるべきか、どのようなタイプのコンテンツ（テキスト、画像、HTMLなど）が欲しいか、などを理解することになる。
例えば、ある特定の方法で構造化されたデータがあるとします。そのデータをTextCortex に送ると、定義された構造に基づいてコンテンツを生成してくれます。また、同じAPI を使って、以前に生成されたデータを取得することもできます。両者の違いは、コンテンツを作成する際、一度に作成できるのは1つのバージョンだけであることです。一方、既存のコンテンツ（TextCortex ）から以前のデータを取得する場合、システムは、作成したコンテンツから任意の数のバージョンにアクセスできます。
TextCortex テキスト生成の使い方に関するいくつかのヒントAPI:
これらの素晴らしいツールを使えば、NLP やAI の技術を知らなくても、複雑なアプリケーションを作ることができます。JavascriptやPythonに慣れている人なら、3行のコードで素晴らしいものを作ることができます。
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