私たちは、計算論理学の技術を用いて条件付きテキスト生成モデルの情報量を向上させています。これらの技術は、言語生成を話者と聴取者の間で行われるゲームとして定式化し、話者は聴取者がテキストが描写する元の入力を正しく特定できるような出力テキストを生成すべきであると主張します。このようなアプローチは認知科学や根拠に基づく言語学習において広く使用されていますが、より一般的な言語生成タスクにはそれほど注目されていませんでした。私たちは、テキスト生成における2つの論理的モデリング手法を考えます：1つは情報保存によって論理性が課される手法、もう1つは干渉因子（distractors）の明示的なモデリングによって論理性が課される手法です。これらの手法が抽象的要約や構造化された意味表現からの生成といった強力な既存システムの性能を向上させることが確認されました。