本文研究了生成文本中使用分类器控制文本生成过程时，生成的文本分布与分类器训练集不一致的问题，并提出了基于不变性学习的解决方案和选择自然环境的启发式策略。实验证明分布转换对生成文本的困难性以及不变性方法在解决问题上的潜力。