本文探讨了无监督学习在句法树和句子生成中的应用，介绍了多种无监督解析方法及其性能提升策略。研究表明，数据增强、自我训练和集成方法能够有效提高解析准确性，且无标签数据也能取得良好效果。

本文提出了一种基于句法树的生成模式，通过解码过程预测文本并扩展语法上下文，实验结果表明其在重述生成和机器翻译中优于自回归基线。此外，介绍了TreeGen模型，结合Transformer解决长依赖问题，在多个基准测试中表现优异。同时，提出了可视化分析技术generAItor，支持多层次交互，分析性别偏见并评估模型适应能力。

本文介绍了一种简单的方法，通过翻译成线性化的、词汇化的组成树来融合目标语言的语法信息，实验结果显示，与训练语法无关的神经机器翻译系统相比，WMT16德英新闻翻译任务的BLEU评分明显提升。语法感知系统在翻译过程中进行了更多的重排，小规模人类评估也证实了其优势。