本文介绍了一种基于循环神经网络的编码器 - 解码器结构，其中引入了一个基于 LSTM 的解码器来选择、聚合输入元素上产生的语义元素，并生成所需的话语，该提议的生成器可以联合训练句子规划和表面实现以生成自然语言句子，实验结果表明，所提出的生成器不仅在所有自然语言生成领域中一致优于先前的方法，而且还具有从新领域进行泛化和从多领域数据集中学习的能力。

Jun, 2017

本文提出了一种基于循环神经网络 (RNN) 的自然语言生成 (NLG) 新方法，其中在 RNN 计算之前应用了门控机制，以使得该模型能够生成适当的句子，并可通过共同训练句子规划和表面实现以生成自然语言响应。实验结果表明，该生成器在所有 NLG 领域中均表现出更好的性能。

Jun, 2017

介绍了一种基于语言模式的分层解码自然语言生成模型，与传统的基于 RNN 和 seq2seq 的编码器 - 解码器模型相比，该模型表现更好且模型规模更小。

Aug, 2018

本研究提出了一种基于语义控制 LSTM 结构的统计自然语言生成器，通过交叉熵训练标准优化句子规划和语言表现，可轻松实现语言变化，并通过两个不同测试域的客观评价和人工评分表明该方法相对于先前方法具有更好的性能和自然度。

Aug, 2015

本文提出基于联合循环卷积神经网络结构的统计语言生成器，可以在不需要语义对齐或预定义语法树的情况下，训练对话行为 - 话语对。客观指标表明，在相同的实验条件下，这种新模型优于以前的方法。人类评委的评估结果表明，它产生的不仅是高质量而且是语言上多变的话语，而且与 n-gram 和基于规则的系统相比受到更多的青睐。

Aug, 2015

本文提出了一种基于条件变分自编码器 (CVAE) 的 RNN 的跨领域自然语言生成方法，实现了高度多样性的句子生成，并在数据有限的情况下展现了更好的性能。

Dec, 2018

通过使用基于神经网络的语言生成器，采用多种数据表示和提升方法，我们在餐饮、电视、电脑三个领域展开了实验，证明我们的方法比同类模型在不同评估方法下表现更优秀。

May, 2018

本研究提供了一种训练多领域、基于递归神经网络的语言生成器的程序，包含了多个适应步骤，并利用伪造数据和领域内句子的优化目标函数，旨在在新的、看不见的领域内显著减少培训的数据需求，其语料库评估结果和主观测试都表示该程序可以在保证 BLEU 分数和槽误差率竞争力的同时大幅提高语言生成器性能。

Mar, 2016

本研究提出了一种新的自然语言生成方法，使用循环神经网络进行任务导向对话的自然语言生成，它通过对齐词槽和相应值的方法，同时使用词汇化和非词汇化的组件，学习所有可用的数据，包括词槽价值对，从而生成更自然、语法更好的句子；通过迁移预训练的句子编码器中学到的权重，进一步提高了模型的性能，并获得人类评价良好的表现。

Jun, 2016

本文提出了一种多模态对话系统的端到端框架，利用预训练的 DialoGPT，并利用知识库（Kb）提供更强的上下文信息来从话语中提取所需的插槽值和生成一致的响应，使用多模态层次编码器，并设计槽注意机制来聚焦于给定话语中的必要信息，最终实验结果表明，该框架在两种任务中优于基线方法。

May, 2023