通过创建独特的数据集，评估现有多标签文本分类模型对复杂概念的组合泛化能力，在此基础上引入了数据增强方法，利用两种创新的文本生成模型提高分类模型对组合泛化的能力。实验证明，该数据增强方法显著提升了分类模型在我们的基准测试中的组合泛化能力，两种生成模型均超过了其他文本生成基准。

Dec, 2023

提出了一种新的多方面可控文本生成方法 MAGIC，通过解耦反事实特征向量（在属性潜在空间中）缓解了训练过程中不平衡属性相关性的问题，并通过目标导向的反事实增强在推理过程中增强了属性相关性，实验证明 MAGIC 在不平衡和平衡属性相关性的场景中优于现有的方法。

May, 2024

本论文研究了现代神经机器翻译模型的组成泛化问题，构建了包含 216k 个干净和一致的语句对的基准数据集 CoGnition，并通过复合翻译误差率定量分析了各种因素的影响，然后展示了神经机器翻译模型在组成泛化方面的表现欠佳，尽管在传统指标下表现出色。

May, 2021

开发一个基于分布的合成性评估框架，利用 Europarl 翻译语料库创建训练集和测试集，测试神经机器翻译系统在未训练依赖关系上的能力。

Nov, 2023

本研究提出了一种基于分子分散度最大化和原子分散度最小化的方法去构建实际应用的语言理解数据集，并通过分析三个多层次深度学习架构的表现来量化比较这种方法与其他构建复合语言理解测评基准的方法，研究表明现有的机器学习方法在复合语言理解上处于局限性表现，且都表现出惊人强的负相关性，研究结果可应用于构建和优化大规模自然语言处理应用系统。

Dec, 2019

本论文提出了一种基于提示的解缠控制对话生成模型，DCG，在多属性可控对话生成中拥有更好的泛化性能，并设计了一个统一的无参考评估框架。实验结果证明了该方法和评估度量的有效性。

Jun, 2023

数据到文本生成涉及将结构化数据转化为连贯的文本描述，本论文提出了一种解决复合概括问题的新模型，通过将谓词聚类成组，在生成文本时逐句依赖于一组谓词，显著优于基线模型 T5 的各种评估指标，尤其在维护对输入的忠实度指标上提升了 31%。

Dec, 2023

控制性文本生成旨在生成具有特定期望属性的文本。本研究中，我们介绍了一种用于大型语言模型的可插拔的控制性文本生成框架（DATG），名为动态属性图控制性文本生成。该框架利用属性评分器评估语言模型生成的句子的属性，并构建动态属性图。DATG 通过调节关键属性词和关键反属性词的出现频率，在不损害模型原始能力的情况下实现了有效的属性控制。我们在两个任务的四个数据集上进行实验：毒性缓解和情感转换，并使用五种语言模型作为基础模型。我们的发现突出了控制精度的显著提高，在四个数据集中最优任务上改进了 19.29％。此外，我们观察到困惑度显著减少，文本流畅性得到显著改善。

Feb, 2024

通过翻译 MCWQ 数据集，我们证明不同语言具有不同的组合泛化能力，同时多语种模型仍然难以实现跨语言组成泛化。

Jun, 2023

本文研究了结构化意义表示到自然语言生成中 T5 模型的泛化问题，提出了基于模板的输入表示和基于 fine-tuned BLEURT 的自训练方法来改善模型的泛化和性能，在少样本场景下通过常用的 SGD 和 Weather 基准测试取得了比强基线模型 46% 以上的提升和 73% 以上的错误率降低。

Oct, 2021