من المعروف أن مهام توليد اللغة الطبيعية (NLG) على اللغات المؤيدة للإسقاط تعاني من مشاكل ضمير Zero (ZP)، وتظل المشكلات تحديا بسبب ندرة NLG Corpora المشروح من ZP.في هذه الحالة، نقترح نهجا للغاية على مرحلتين على مرحلتين للغاية على نمذجة السياق الزوجي مع
استعادة ZP لتخفيف مشكلة ZP في مهام NLG.وخاصة، نحن نؤيد عملية الاسترداد في أزياء تحت إشراف المهمة حيث يتم تعلم إمكانية استعادة تمثيل ZP أثناء عملية تعلم المهام NLG، وبالتالي فإن طريقتنا لا تتطلب مشروحة NLG Corpora مع ZPS.بالنسبة لتعزيز النظام، نتعلم بوت عدوى لضبط مخرجاتنا النموذجية لتخفيف انتشار الخطأ الناجم عن نظام ZPS المسترد.تظهر التجارب في ثلاثة مهام NLG على مستوى الوثيقة، أي الترجمة الآلية، الإجابة على الأسئلة، والتلخيص، أن نهجنا يمكن أن يحسن الأداء إلى حد كبير، وتحسين الترجمة الضميرة مثيرة للإعجاب للغاية.
