通过课程学习、半监督训练和先进优化技术提升联合NLG/NLU学习中的文本生成
原文中文，约2400字，阅读约需6分钟。发表于：。本文旨在解决文本生成中的一致性、多样性、创造性以及内容偏见等问题。研究提出了一种新颖的方法，通过利用预训练语言模型和先进的强化学习技术，显著提高了自然语言生成（NLG）和理解（NLU）中的文本生成能力。该研究的关键发现是，采用混合红狐人工蜂鸟算法和改进的注意机制可以有效处理复杂的语言任务，从而提升文本生成的质量和多样性。
本文探讨了文本生成中的一致性、多样性和创造性问题，提出了结合预训练语言模型和强化学习的新方法。研究表明，混合红狐人工蜂鸟算法和改进注意机制能提升文本生成质量。文献回顾分析了文本生成的任务、评估和挑战，指出九个主要挑战并提供解决方案。最新研究强调可控文本生成技术在提升安全性和风格丰富性方面的重要性。
