自动诗歌生成中的多样性评估
本文提出了一种通过建立多样性度量指标及其多样性参数之间关系的系统来评估自然语言生成（NLG）系统多样性的方法，并通过对人类和自动度量，解码参数调整等方面的实验展示了这个框架的实用性。
Apr, 2020
该文章调查了近年来开发的自然语言生成（NLG）系统的评估方法。将 NLG 评估方法分为三类，讨论了每种类别取得的进展和仍然面临的挑战，重点关注最近提出的 NLG 任务和神经 NLG 模型的评估。最后提出了自动文本摘要和长文本生成的两个任务特定的 NLG 评估示例，并提出了未来的研究方向。
Jun, 2020
本文探讨了基于神经语言模型和音节的诗歌生成问题，在 Dante Alighieri 的作品中进行了实验分析，结果表明生成的三行诗在句法、语法和诗歌风格上与 Dante 的真正作品相差不大。
Aug, 2019
该研究提出了一种新方法 MixPoet，它通过半监督变分自编码器，将潜空间分解成多个子空间，并对每个子空间进行不同的因素训练，从而生成不同的诗歌风格以提高生成诗歌的多样性和质量，该方法在中国诗歌上的实验结果表明其相对于现有的三种最先进的模型具有更高的多样性和质量。
Mar, 2020
该研究实验了人工智能通过语言生成实现的创意写作，参赛学生使用四个文本生成器的输出作为创意创作的一部分，并在反思问题的指导下评估了他们的写作表现，研究结果有助于更好地应用自然语言生成技术于教育教学。
Jun, 2022
本文研究以图像为输入生成多行诗歌的任务，通过提出多个深度神经网络模型，包括一个深度视觉 - 诗歌嵌入模型、一个多模式鉴别器和一个诗歌风格鉴别器，并且通过多重对抗性训练方法，实现跨模态关联和保证诗意的诗歌生成能力。实验结果表明，本论文提出的方法优于现有的诗歌生成算法。
Apr, 2018
自然语言生成（NLG）的评估是人工智能中一个重要但具有挑战性的问题。本文调查了基于大型语言模型的 NLG 评估方法，探讨了它们的优势和劣势，讨论了人机合作的 NLG 评估，并提出了该领域的几个开放问题和未来的研究方向。
Feb, 2024
本研究讨论了统计机器学习用于自然语言生成的商业应用的两个主要瓶颈：缺乏可靠的自动评估指标和高质量的领域内语料库。通过彻底分析当前的评估指标并提出需要新的更可靠的指标，我们解决了第一个问题。通过提出一种新的框架来开发和评估用于自然语言生成训练的高质量语料库，我们解决了第二个问题。
Jun, 2017
该论文研究多语言环境下的文本风格生成问题，并基于长短时记忆人工神经网络和扩展语音和语义嵌入，实现了文学创作的风格生成，最终通过双语评估，调查调查和交叉熵等指标比较结果，认为该模型在创作文本方面优于随机采样和经典 LSTM 基线模型，并且生成文本的风格和目标作者十分相似。
Jul, 2018