自然语言生成（NLG）是自然语言处理领域的一个重要研究方向，被广泛应用于文本摘要、对话生成、诗歌生成、报表描述生成、新闻和天气预报生成等。在零售及电商领域，数百万的写作达人每天为商品创作卖点突出、风格多样的营销文案以促进用户下单，达人赚取佣金。为解决达人创作商品文案成本高、量产性差、质量参差不齐的问题，利用 NLG 技术为商品自动生成营销文案极具应用前景。

本次分享将介绍京东云与 AI-语音语义及对话实验室在商品营销文案自动生成方面的实践，包括实践过程中的挑战和解决方案，希望给关注文本生成技术的与会者带来启发和帮助。具体地，我们提出的融合商品多源（商品标题文本、商品详情介绍文本和商品知识图谱等）和多模态（文本和图片）信息的文本生成模型，通过提取商品的卖点、要素和属性，实现可控的商品营销文案生成，在文本多样性、流畅性和忠实度方面均得到显著提升。相关研究发表在 AAAI2020。

内容大纲

1、自然语言生成（NLG）前沿技术与应用简介

2、商品营销文本自动生成面临的挑战

• 商品营销文本自动生成的任务定义
• 商品营销文本自动生成的模型框架
• 挑战1：文本多样性问题
• 挑战2：文本流畅性问题
• 挑战3：文本忠实度问题

3、文本多样性问题解决方案

• 融合商品图片的多模态文本生成
• 基于商品要素的文本生成
• 强化商品卖点的文本生成
• 模型效果

4、文本流畅性问题解决方案

• 基于 N-Gram 语言模型的 beam search 重排序策略
• 基于句间流畅度模型的 beam search 重排序策略
• 模型效果

5、文本忠实度问题解决方案

• 文本生成模型的 Copy 机制
• 基于商品属性文本 Only-copy 的忠实度策略
• 模型效果

6、商品营销文本自动生成的算法实践

• 在京东发现好货的算法实践
• 在对话机器人京小智的算法实践
• 在搭配购的算法实践

7、展望和总结

• 千人千面的商品营销文本自动生成
• 面向点击率的商品营销文本自动生成

听众受益

• 可以全面掌握自然语言文本生成的前沿技术、研究动态等；
• 可以了解文本生成技术在电商领域的落地场景、面临的挑战、成功应用的经验及未来的机会；
• 为业内提供商品营销文案自动生成的新思路。