博士毕业于中国科学院自动化研究所，研究方向是自然语言处理、自动文摘和文本生成，在 TKDE、TASLP、TALLIP、ACL、EMNLP、COLING、AAAI 和 IJCAI 等期刊会议发表论文20余篇。
2019年2月加入京东AI研究院（现京东科技），任商品营销文案自动生成项目的算法负责人，利用可控文本生成算法，显著地提高了商品文案的信息丰富度、流畅度、忠实度和创意度。目前写作机器人基本覆盖了京东的全部商品类目，可生成多种风格的文案，包括功能属性文案、体验种草文案和多商品搭配文案等，成功落地于京东发现好货、京东智能客服、搭配购、社交电商和直播写作等多个场景，生成文案的曝光点击率比专业写手高40%，提高客服咨询转化率5%，累积引单额近3亿，降低商品文案创作成本90%以上。该项目荣获2020年第八届京东技术金项奖。
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科技 NLP 团队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、ACL2021、EMNLP2021 和 COLING2021。
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