1.引言
2.经典神经机器翻译模型及其问题与挑战
	2.1经典神经机器翻译模型
	2.2神经机器翻译与统计机器翻译异同
	2.3问题与挑战
3.神经网络在机器翻译中的应用
	3.1循环神经网络
	3.2循环神经网络的变形结构
	3.3带记忆的神经网络
4.神经机器翻译研究进展
	4.1神经机器翻译注意力机制研究进展
		4.1.1注意力机制及存在问题
		4.1.2减少注意力计算量方法
		4.1.3有监督注意力机制
		4.1.4融合统计机器翻译词对齐信息
		4.1.5过度翻译和翻译不充分问题
		4.1.6融合外部记忆方法
	4.2字符级神经机器翻译
		4.2.1词语编码方案
		4.2.2半字符级神经机器翻译
		4.2.3字符级神经机器翻译
	4.3多语言神经机器翻译
		4.3.1单语到多语翻译
		4.3.2多语到单语翻译
		4.3.3多语到多语翻译
	4.4规模受限词语表问题
		4.4.1未登录词问题
		4.4.2实现大规模翻译词典
		4.4.3实现长句子翻译
	4.5融合外部先验知识方法
		4.5.1融合统计机器翻译方法
		4.5.2增加记忆知识库
		4.5.3融合双语词典方法
		4.5.4融合语言学知识
		4.5.5融合单语语料方法
	4.6资源稀缺条件下的神经机器翻译
	4.7针对评价指标的训练方法
	4.8新模型与新架构
		4.8.1多模态神经机器翻译
		4.8.2非循环神经网络神经机器翻译模型
		4.8.3新的学习范式
	4.9不同的模型和系统对比分析
5.基于神经网络的机器翻译评测
6.未来研究方向
7.小结

１.自动文本摘要问题定义
２.自动文本摘要技术和方法
	2.1抽取式方法
		2.1.1基于主题模型的方法
		2.1.2基于图的方法
		2.1.3基于特征评分的方法
		2.1.4基于序列标注的方法
		2.1.5基于分类的方法 
		2.1.6基于启发式算法
		2.1.7基于线性规划的方法
		2.1.8基于次模函数的方法  
		2.1.9基于深度学习的方法
	2.2生成式方法
		2.2.1基于图的方法
		2.2.2基于线性规划的方法
		2.2.3基于语义的方法
		2.2.4基于模板的方法
		2.2.5基于深度学习的方法
			2.2.5.1基于RNN结构
			2.2.5.2基于其他结构
	2.3小结
3.自动文本摘要数据集
4.自动文本摘要评价方法
5.自动文本摘要面临的挑战及其发展趋势
6.总结

0.引言
1.基于视觉的文本生成框架
	1.1基于模板匹配和检索的框架
	1.2端到端的自动生成框架
	1.3融合神经网络的组合式的框架
2.基于视觉的文本生成的关键问题
	2.1视觉端的特征表示
	2.2视觉与文本的特征对齐
	2.3引入强化学习的图像描述生成
	2.4多样化图像描述生成
3.图像描述生成模型的性能评价
	3.1图像描述生成的评测语料集
	3.2图像描述生成的评价方法
4.图像描述生成模型的主要发展过程
5.结论


风格控制
多模态生成
迭代式生成
现代诗生成
强化学习

中国诗歌简介
https://wenku.baidu.com/view/5b911dc3bb0d4a7302768e9951e79b89680268e3.html
中国诗歌格律
https://max.book118.com/html/2017/0429/103133114.shtm