【文本生成】必读论文合集推荐 丨剑桥大学等提出全新的 MAGIC 框架

文本生成是自然语言处理中一个重要的研究领域，具有广阔的应用前景。国内外已有如 、 以及“小南”机器人和“小明”机器人等文本生成系统投入使用。这些系统根据格式化数据或自然语言文本生成新闻、财报或者其他解释性文本。

为您整理了有关文本生成的论文合集，点击链接查看叭：

以下是其中的几篇高质量论文，供大家参考

1.Text Based on Nets with .

“在本文中，我们提出了一种使用生成对抗网络（GAN）生成逼真的文本的模型。我们没有使用标准的GAN，而是将变分自动编码器（VAE）与生成对抗网络相结合。使用高级潜在随机变量有助于学习数据分布，解决生成对抗网络总是发出类似数据的问题…”

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2. text with .

“在这项工作中，我们解决了修改句子的文本属性的问题。给定一个输入句子和一组属性标签，我们尝试生成与条件信息兼容的句子…”

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3. in Text

“本文描述了一个已实现的系统，该系统使用居中理论来规划连贯的文本和选择引用表达式…该技术通常适用于自然语言生成系统，这些系统基于具有某些附加假设的相干关系理论执行分层文本结构…”

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4. and in text

“在本文中，我们介绍了如何从子句大小的语义表示中生成具有协调构造的句子。开发了一种算法，并将使用语言文献中的各种示例来证明该算法可以很好地完成其工作…”

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5. text

“本文将Joyce系统作为充分实现的，面向应用程序的文本生成系统的一个例子。Joyce 涵盖了所有相关的任务与文本生成，从内容选择到形态处理…”

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