docs(10_Wiki): Topic_Business/General/Graphic/Programming을 Topics/ 하위로 이동
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This commit is contained in:
Antigravity Agent
@@ -0,0 +1,178 @@
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id: wiki-2026-0508-natural-language-generation-nlg
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title: Natural Language Generation (NLG)
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status: verified
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canonical_id: wiki-2026-0508-natural-language-generation-nlg
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aliases: [NLG, Text Generation, Natural-Language-Generation]
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duplicate_of: none
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source_trust_level: A
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confidence_score: 0.93
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verification_status: applied
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tags: [nlp, nlg, text-generation, llm, evaluation]
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raw_sources: []
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last_reinforced: 2026-05-10
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github_commit: pending
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tech_stack: [python, transformers, openai, anthropic, sacrebleu]
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# Natural Language Generation (NLG)
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## 한 줄 정의
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구조화된 입력(데이터·표·의도)이나 unstructured prompt에서 **자연어 텍스트를 생성**하는 NLP 하위 분야. 2020년대 LLM 등장 이후 사실상 "프롬프트 → LLM 호출"이 default가 되며, 전통적 template/규칙 기반은 하이브리드 fallback 역할.
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## 핵심
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### 세대 구분
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- **Template-based**: 슬롯 채우기 (`"오늘 {city} 기온 {temp}°C"`). 정확·예측가능, 다양성 0.
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- **Statistical (n-gram, HMM)**: 2010년대 이전. 현재는 거의 사용 X.
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- **Neural seq2seq (LSTM/Transformer)**: 2014–2019. 요약·번역 SOTA.
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- **LLM-based (GPT/Claude/Llama 계열)**: 2020+. zero/few-shot, instruction tuning.
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### 파이프라인 (전통)
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content determination → text structuring → sentence aggregation → lexicalization → referring expression generation → linguistic realization. LLM 시대에는 이 단계가 implicit.
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### 평가 지표
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- **BLEU** — n-gram overlap. 번역에서 유래.
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- **ROUGE** — recall 기반. 요약 표준.
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- **METEOR** — synonym/stem 고려.
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- **BERTScore** — embedding cosine. semantic.
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- **BLEURT, COMET** — learned metric.
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- **G-Eval / LLM-as-judge** — LLM이 채점.
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- **Human eval** — fluency, faithfulness, relevance, factuality.
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### 응용
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요약, 번역, 데이터→문장(report generation), 챗봇, 코드 생성, 광고 문안, 시나리오, RAG 답변, 데이터 증강.
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## 💻 패턴
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### Template fallback
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```python
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def render_weather(city, temp, cond):
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return f"{city}의 현재 기온은 {temp}°C, 날씨는 {cond}입니다."
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```
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### Hugging Face 생성
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```python
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from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
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tok = AutoTokenizer.from_pretrained("meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct")
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mdl = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct",
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device_map="auto")
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ids = tok.apply_chat_template(
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[{"role":"user","content":"한 문장 요약: ..."}],
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return_tensors="pt").to(mdl.device)
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out = mdl.generate(ids, max_new_tokens=128, temperature=0.7, top_p=0.9)
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print(tok.decode(out[0][ids.shape[-1]:], skip_special_tokens=True))
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```
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### Anthropic API (modern default)
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```python
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import anthropic
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client = anthropic.Anthropic()
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msg = client.messages.create(
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model="claude-opus-4-7",
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max_tokens=512,
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system="간결하고 사실에 기반한 한국어로 답하라.",
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messages=[{"role":"user","content":"분기 매출표 → 한 문단 요약: ..."}],
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)
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print(msg.content[0].text)
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```
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### Sampling 제어
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```python
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# 결정론적 (사실 답변)
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generate(temperature=0.0)
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# 다양성 (창작)
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generate(temperature=0.9, top_p=0.95)
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# 반복 억제
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generate(repetition_penalty=1.1, no_repeat_ngram_size=3)
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```
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### BLEU/ROUGE 평가
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```python
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import sacrebleu
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from rouge_score import rouge_scorer
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bleu = sacrebleu.corpus_bleu(hyps, [refs])
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print(bleu.score)
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scorer = rouge_scorer.RougeScorer(['rouge1','rougeL'], use_stemmer=True)
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scores = [scorer.score(r, h) for r, h in zip(refs, hyps)]
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```
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### BERTScore
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```python
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from bert_score import score
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P, R, F1 = score(hyps, refs, lang="ko", rescale_with_baseline=True)
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print(F1.mean().item())
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```
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### LLM-as-judge (G-Eval 스타일)
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```python
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JUDGE = """다음 요약의 사실 정확도를 1-5로 평가하라.
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원문: {src}
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요약: {hyp}
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JSON으로만: {{"score": int, "reason": str}}"""
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def judge(src, hyp):
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r = client.messages.create(
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model="claude-opus-4-7", max_tokens=200,
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messages=[{"role":"user","content":JUDGE.format(src=src, hyp=hyp)}])
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||||
return json.loads(r.content[0].text)
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```
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## 결정 기준
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| 상황 | 추천 |
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| 고정 양식·법적 정확성 | Template |
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| 데이터 → 보고서 (수치 보존) | Template + LLM rewrite |
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| 일반 자유 텍스트 | LLM (Claude/GPT) |
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| 비용 민감, on-prem | open-weight LLM (Llama/Qwen) |
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| 평가 — 번역 | BLEU + COMET |
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| 평가 — 요약 | ROUGE + BERTScore + LLM-judge |
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| 평가 — open-ended | **LLM-as-judge + 인간 spot check** |
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기본값: **LLM 호출**, 사실 정확성 위험 시 **template hybrid**.
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## 🔗 Graph
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- 부모: [[Natural-Language-Processing-NLP]] · [[Generative-AI]]
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- 응용: [[RAG]] · [[Code-Generation]]
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- Adjacent: [[Large-Language-Models]] · [[Prompt_Engineering|Prompt-Engineering]] · [[ROUGE]]
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## 🤖 LLM 활용
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**언제**: NLG 작업 자체(요약·번역·rewrite), 평가 자동화(LLM-as-judge), prompt 설계, hallucination 감지 보조.
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**언제 X**: 수치·법률·의료 등 사실 정확성이 절대적인 출력에 LLM 단독 의존. 반드시 template/grounding/검증 layer 추가.
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## ❌ 안티패턴
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- BLEU 단일 지표로 요약·자유생성 평가 → 의미 차이 못 잡음.
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- temperature=1.0+ 로 사실 응답 생성 → hallucination 폭증.
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- LLM-as-judge에 같은 모델 사용 (self-preference bias).
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- Template 없이 수치 그대로 자연어로 → 잘못된 반올림·단위 누락.
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- 평가셋 누출 (test set이 학습에 들어감) — 평가 무의미.
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## 🧪 검증 / 중복
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Verified source: Reiter & Dale *Building NLG Systems*, Hugging Face `transformers` docs, Anthropic/OpenAI API 문서, ACL/EMNLP 평가 논문, BERTScore (Zhang et al. 2020), G-Eval (Liu et al. 2023). 신뢰도 A.
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[[Large-Language-Models]] 와 겹치지만 NLG는 **태스크/평가** 관점, LLM은 **모델/시스템** 관점으로 분리.
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## 🕓 Changelog
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- 2026-05-08 Phase 1 — 초기 stub.
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- 2026-05-10 Manual cleanup — FULL 재작성. 세대 구분, 평가 6종, 코드 7개(template/HF/Anthropic/sampling/BLEU/BERTScore/judge).
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Reference in New Issue
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