Text 在正确的名词，日期，事实和数字由格罗弗'；s文本生成模块

我正在开发文本生成模块，并成功地使用不同的参数对Grover的mega网络进行了培训。它产生的效果比以前更好，但我仍然面临以下问题

有时它会完全改变人的姓名或性别

有时会犯拼写错误

它将原始新闻文章中提到的日期和时间更改为其他内容

我可以通过更多的培训或超参数调整来解决这些问题吗？或者这根本不是问题？ 有没有其他方法可以让我的模型避免拼写错误和生成不正确的事实和数字