自然语言生成任务是指对于给定输入的自然语言文本，由机器自动生成一系列的输出文本。被广泛应用于机器翻译、对话生成（如智能客服机器人）、摘要生成（对于给定的文档自动生成一段摘要）、表格到文本的生成（如根据一个商品数据表格自动生成对应的商品描述）等等。

现有的自然语言生成模型在生成流畅的文本方面已有显著的进展，但在生成内容的连贯性和可控性等方面仍存在不足。在复杂的生成任务或长文本生成任务上，这些问题更为突出。例如：

• 问题一：在目标导向的对话生成中，机器需要根据给定的目标话题 (如电影、歌曲、美食等) 主动地引导与用户的对话过程，通过多轮聊天实现连贯的话题切换与过渡，以完成目标话题的推荐。

• 问题二 ： 现有的对话生成模型由于没有目标导向的长期规划，在生成对话语句时缺少整体话题的连贯性，进而导致对话语句之间的过渡不够自然，并且往往难以较好地主动实现目标话题 (实体词) 的生成。

而文本规划技术可以更好地指导现有的生成模型，以生成更加合理更加可控的内容。

为了解决这些问题，许多研究者将自然语言生成分解为 文本规划 (text planning) 和 语言化 (verbalization) 两个过程。其中，文本规划主要指对待生成的文本进行关键内容 (例如，关键词、知识实体、对话动作与话题等) 的控制与规划，进而可以引导和约束语言化这一过程，以最终生成上下文更加连贯、语义更加恰当的内容。目前关于文本规划的研究主要集中于故事生成、表格到文本生成、目标导向的对话生成、自动文章写作等领域，相关的方法主要包括显式的内容规划和隐式的文本规划。

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本次『千言万语』栏目邀请王健博士，为我们带来自然语言生成中的文本规划课题分享，他将从 显式的内容规划 和 隐式的文本规划 两方面来介绍目前在文本规划领域的典型研究工作。

王健博士来自香港理工大学电子计算学系自然语言处理组，目前主要专注于对话系统与对话生成领域的研究，曾在AAAI、COLING、CIKM等会议上发表相关论文，其硕士和本科均毕业于华南理工大学计算机科学与工程学院。

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