在自然语言处理过程中,由于语义的歧义性,致使计算机对自然语言的理解往往需要以一定的语境和大量的先验知识为依据,然后通过语言模型输出自然语言。变分自编码器作为一个编码-解码结构的语言模型,在文本生成过程中会出现对文本信息学习不足的情况,导致模型性能不佳;模型忽略隐变量信息,退化为一个自编码器模型,出现后验崩溃的现象。在变分自编码器的硬件部署过程中,基于冯·诺依曼架构的计算机的算力已经达到了一定的瓶颈,忆阻器作为一种纳米级新型物理元器件,其拥有能够记录外界状态变化的特性,这种特性使得基于忆阻器的硬件部署可以实现存算一体的功能。其存算一体的特性和纳米级特性,使得大规模神经网络的搭建成为可能。针对上述问题,论文对变分自编码器模型展开了探索研究,主要研究内容如下。（1）针对变分自编码器模型中单一编码器对文本特征信息学习能力不足的问题,论文通过循环神经网络和卷积神经网络分别提取文本的短距离特征和长距离特征信息,全连接后构建融合隐变量。合成数据实验结果表明,融合隐变量采样方法可有效提升模型对文本特征信息的学习能力。（2）针对变分自编码器在文本生成过程中,模型性能不佳的问题,论文在融合隐变量采样的基础上,提出一种基于对抗训练的变分自编码器文本生成模型。该模型将变分自编码器看作生成器,引入强化对抗的训练方法,利用鉴别器与生成器的强化对抗训练,生成奖励值,并采用策略梯度方法优化生成器。公共数据集实验结果表明,在融合隐变量采样的基础上,采用对抗训练的方法优化变分自编码器,可有效提升变分自编码器模型的生成性能。（3）针对变分自编码器模型在文本生成过程中容易出现后验崩溃的问题,论文基于分层思想和正则化方法,提出层次化状态正则变分自编码器模型。该模型通过层次化编码隐藏状态值,减少解码器所获得的文本信息量,从而弱化解码器,通过正则化方法使得编码器输出的隐变量对文本信息表征更加高效,进一步强化编码器。实验结果表明,该模型可以有效缓解变分自编码器后验崩溃的问题,且较于基线模型有更优的生成文本质量。（4）变分自编码器模型的端侧应用设计。基于忆阻循环网络,论文提出一种变分自编码器模型的硬件部署方法,该方法将训练好的模型权值映射到忆阻交叉阵列中,再将输入向量转化成的电压信号加载到忆阻交叉阵列中,实现矩阵向量计算,最后通过数模转换的方法,将输出电压转换为生成文本。该端侧应用设计为变分自编码器模型的硬件实现提供一种新的思路。