本文探讨了近年来深度学习在文本生成领域的最新进展，包括预训练模型、情感生成、外部知识融合、童话故事创作、实体抽取、注意力机制摘要、可控生成、图像文本生成、个性化多条件生成、评论生成、对话回复、对抗网络应用、风格转换，以及遗传算法等方法的创新与发展。
下面是该类的一些题目：
| 题目 |
|---|
| 一种基于预训练模型的条件文本生成框架 |
| 人机对话中的情感文本生成方法研究 |
| 基于外部知识的多主题词文本生成 |
| 基于改进GPT-2模型的童话故事文本生成研究 |
| 基于文本生成式的实体关系抽取算法研究与系统实现 |
| 基于注意力机制的文本生成式摘要方法研究 |
| 基于深度学习的可控文本生成方案的设计与应用 |
| 基于深度学习的图像文本生成的方法研究 |
| 基于深度学习的多条件个性化文本生成 |
| 基于深度学习的文本生成技术研究 |
| 基于深度学习的条件式文本生成的研究和应用 |
| 基于深度学习的评论文本生成算法研究与实现 |
| 基于生成对抗网络的人机对话情感回复文本生成研究 |
| 基于生成对抗网络的带关键词约束的情感文本生成 |
| 基于生成对抗网络的文本生成图像技术研究 |
| 基于生成对抗网络的文本生成图像方法研究 |
| 基于生成对抗网络的文本生成图像研究 |
| 基于生成对抗网络的文本生成的研究 |
| 基于生成式对抗网络的文本生成问题的研究 |
| 基于神经网络的受限文本生成推理算法 |
| 基于自注意力生成对抗网络的文本生成图像研究 |
| 基于遗传算法的对抗文本生成方法研究 |
| 基于深度学习的文本风格转换研究与实现 |
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