基于深度学习的文本生成模型研究

基于深度学习的文本生成模型主要可以分为两类：基于生成对抗网络（GAN）和基于循环神经网络（RNN）。

其中，基于GAN的模型通常包括两个部分：一个生成器和一个鉴别器。生成器通过学习数据分布来生成新的数据，而鉴别器则试图区分生成的数据和真实数据。这两个部分通过交替训练来提高模型的生成能力。最著名的GAN模型之一是文本生成领域的SeqGAN。

基于RNN的模型则通过序列到序列的方式，将一个序列映射到另一个序列。其中最常见的是基于长短时记忆网络（LSTM）或门控循环单元（GRU）的模型，如基于LSTM的Seq2Seq模型和Transformer模型。

此外，还有一些结合了两种方法的混合模型，如GPT和BERT等预训练语言模型。