本文探讨了自然语言生成在任务导向对话中的应用，提出了三种序列到序列模型，并考虑如何实现内容和风格的分离，通过控制 36 个风格参数，实现对语义和风格的高度还原。
May, 2018
利用低层级的语言控制来生成具备样式特点的文本，有效性较高，进一步为神经文本生成系统添加语言控制。
Nov, 2019
本研究着重于架构引导的自然语言生成中的风格控制和评估，旨在同时实现语义和风格控制，通过条件训练、引导微调和引导解码等各种控制生成方法的实验来评估其优缺点，并用广泛的自动和人工评估指标来评估，结果表明，使用判别器引导解码更适合处理风格较为语义复杂的任务，同时这种方法也更加可扩展，效果更好。
Sep, 2021
本文构建并评估了一种基于外部记忆的语言建模方法，利用政治正确、正式性和毒性等属性进行样式控制，结果显示基于样式专用数据存储器的生成性能得到了提高，但仍需在未来的工作中探索预训练数据和特定样式的效果。
Oct, 2022
通过端到端训练的两步生成模型，即首先由句子级内容规划器决定涵盖的关键词组和所需的语言风格，然后由表面实现解码器生成相关和连贯的文本，可以显著优于现有竞争模型，在 Reddit 的说服性论证、维基百科的正常和简单版本的段落生成以及科学文章的摘要生成等任务中得到验证。
Sep, 2019
本研究旨在探索神经生成法如何同时实现语义准确度和文体控制，在两个文体基准任务中，通过在译码器中进行文体调节，消除先前模型中使用的语义再排序器，从而实现了语义误差降至接近零，并在 Personality 中实现了超过 15 个 BLEU 分数的巨大性能提升。在控制对比中还实现了从 0.75 到 0.81 的提升以及语义误差从 16% 降至 2%。
Jul, 2019
通过对比训练的表示捕捉风格特征，从而引导语言模型以目标风格生成文本，实现满足作者特定风格的生成，而不需要微调底层语言模型。
Dec, 2023
使用文本分析方法，基于餐饮行业中的 50K 句子，对对话系统中从意义表示到生成自然对话的进行了探究，使用不同的风格分区来训练和生成自然对话，并证明了标记风格变量的方法可以调整生成对话的风格。
Sep, 2018
本研究旨在使用自然语言生成技术快速生成英语语言学习应用的内容，并控制生成的结果以满足相关要求。根据语言学习水平及语法结构等因素，我们尝试使用预训练深度模型进行控制，评价结果表明，我们可以控制实现多样化、定制化内容的同时，实现较高的语法质量。
Nov, 2022
通过自然描述性用户评论数据免费生成语义和样式标记富文本的可并行结构化意义表示的训练数据集，系统地探索样式标记如何实现神经模型输出的语义和样式联合控制，提出了 YelpNLG，一个跨越不同餐厅属性的高度风格多变的参考文本和富含语义的并行结构化意义表示语料库，实验结果表明该模型可以在保持语义的前提下，成功地达到多个样式目标，包括形容词的词汇选择，输出长度和情感。
Jun, 2019