参考规范是指对专业知识点的相关文本描述,用于指导生成文本满足与参考规范的语义相关性和知识点匹配性,参考规范指导下的文本生成是自然语言处理领域中的一个困难问题。现有可控性文本生成方法主要针对情感、态度等通用性质,不适用于上述任务中对生成文本的复杂专业控制要求。在参考规范指导下的专业文本生成任务中生成文本需同时具备三个要求:语言连贯,符合语言学规范;内容与参考规范语义相关;知识点匹配性较好。针对这些要求,本文提出了基于对抗架构的专业文本生成模型,对生成文本进行了多角度的约束。本文主要贡献如下:（1）提出了基于参考规范的条件生成器结构。采用多个独立的生成器,生成器的个数和知识点匹配程度的种类个数相同,每个生成器对应生成一个知识点匹配种类的文本。各生成器均为自编码器结构,其中编码器通过循环神经网络提取参考规范文本的语义特征,解码器通过使用注意力机制提取参考规范对当前时刻的关键特征,并和已经生成的部分文本的特征信息进行结合,得到接下来要生成的词语。然后通过判别器对生成文本进行评价,得到一个综合的评分,生成器根据这个评分来更新参数,以使生成文本能够获得更高评分,更加符合各项要求。（2）提出了多角度评价判别器结构。使用两个判别器,第一个判别器为连贯性判别器,由一个语言模型构成,用于指导生成文本的语言规范;第二个判别器为专业性判别器,由一个多分类器构成,用于指导生成文本与参考规范的语义相关性和知识点的匹配性。并设计了相应的计算方法,将判别器的判别结果表示为各个角度的评分,然后将这些评分结果进行汇总,作为最终的评价。（3）在真实的数据集上对模型的效果进行了验证。使用多个国家级专业考试真实数据集,采用不同的评价指标分别从各个角度对生成文本进行分析。实验结果显示,本文模型的生成文本在连贯性、与参考规范的语义相关性和知识点匹配性上均表现较好,更符合该场景下的文本生成需求。