1. 循环神经网络（RNN）：通过将序列数据中的前一个状态信息纳入当前预测中使实小编可以理解和生成具有逻辑关系的长文本。

2. 长短时记忆网络（LSTM）：RNN的一种改进版本，通过引入门控机制来避免梯度消失难题，更好地解决长序列数据。

3. 生成对抗网络（GAN）：通过训练生成器和判别器相互对抗生成器不断生成文本，判别器不断判断真伪，从而提升生成文本的品质。

4. Transformer模型：一种基于自留意力机制的深度神经网络模型，可以捕捉文本序列中的长距离依关系，广泛应用于如GPT、BERT等模型。

5. 预训练与微调（Pre-trning

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