在训练神经网络时，可以在损失函数中加入一项来控制生成文本的长度。常见的方法是使用惩罚项来限制生成的文本长度，比如使用惩罚项系数乘以文本长度与目标长度之间的差值作为惩罚值，然后将惩罚值加入损失函数中进行训练。此外，还可以控制模型生成的概率分布，使得生成长度较短的文本更有可能被选中。具体实现可参考类似seq2seq模型的相关论文和代码。
神经网络如何解决文本生成中的长度控制问题？
我正在尝试使用神经网络生成文本，但我发现它生成的句子长度超出了我期望的范围。比如我想要10个单词以内的短句，但它却生成了更长的句子。我该如何在训练神经网络的时候解决这个问题，使其能够控制生成文本的长度呢？如果有哪位达人能分享一些相关的技巧和经验，我将不胜感激。
提问时间：2023-05-24 21:51:30
编辑时间：2023-05-24 21:51:32
提问者：
Aquatic_Adventurer
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2回答时间：2023-05-24 21:51:35
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