本研究探讨如何增强用户对语言模型生成文本属性的控制，提出使用连续控制信号的方法，并展示其在控制文本长度方面的优势。研究的开源代码和数据集具有重要应用价值。

本研究提出了一种新颖的迭代采样框架，结合Metropolis-Hastings算法与重要性采样，解决了大语言模型在生成文本长度管理上的不足。实验结果表明，该框架在长摘要和长度限制任务上几乎实现了100%的成功率，显示出精准控制文本长度的潜力。

本文探讨了利用计算模型预测英文文本的词汇复杂度，介绍了机器学习和深度神经网络的方法，分析了文本长度对词汇多样性的影响，并提出优化建议。此外，研究构建了法语文本复杂度测量方法，提出新的神经可读性排名模型，以提高文本简化效果。