本文提出了一种神经网络体系结构，它在不牺牲端到端训练的前提下，结合了内容选择和计划，通过将生成任务分解为两个阶段，根据数据记录生成内容计划并生成文档，在自动化和人类试验中都取得了优越表现，从而提高了最近发布的 RotoWire 数据集的最新技术。

Sep, 2018

将数据转文本生成过程拆分为符号文本计划和神经生成两个阶段，通过匹配参考文本和选择高质量文本计划提高系统的可靠性和适用性，同时保持流畅的输出。在 WebNLG 基准测试中得到了 BLEU 得分和人工评估的改善，并能够输出同一输入的多种不同的实现，为生成文本结构的显式控制铺平了道路。

Apr, 2019

本文介绍了多种扩展序列 - 序列模型的方法，旨在解决从结构化数据中生成流畅自然语言的问题，特别关注潜在内容选择过程的变体，包括复制注意力和覆盖解码。我们提出了一种基于多样集成的训练方法，以鼓励模型在训练过程中学习不同的句子模板，并通过比较其生成的文本在五个自动度量标准和人类评估中的结果，表明这些技术可以提高生成文本的质量。

Oct, 2018

本文从 Moryossef et al （2019）所提出的步骤式神经数据到文本生成方法出发，通过引入可训练的神经计划组件、打字提示、排序确认阶段和简单而有效的指代表达式生成模块的四个扩展，实现了一个更快，更流畅和更准确的生成过程。

Sep, 2019

本文探讨了自然语言生成在任务导向对话中的应用，提出了三种序列到序列模型，并考虑如何实现内容和风格的分离，通过控制 36 个风格参数，实现对语义和风格的高度还原。

May, 2018

该研究通过基于条件 RNN 语言模型的方法，控制生成文本的内容和文体风格，并以电影评论领域为例，成功生成了与所需语言风格和内容相一致的连贯句子。

Jul, 2017

本论文考虑数据到文本生成的任务，着重提出了一种生成长篇文章的神经模型，增加了计划组件来组织高层次信息，在结构化变分模型的帮助下逐步推理出潜在计划，从而生成文本。在 RotoWire 和 MLB 两个数据到文本基准测试中，本模型表现优于基准模型，并且在训练数据有限的情况下具有较高的样本效率。

Feb, 2022

本研究提出了一种 Plan-then-Generate（PlanGen）框架，以改善神经数据生成文本模型的可控性，并通过两个基准数据集 ToTTo 和 WebNLG 进行了广泛的实验和分析，结果显示，我们的模型能够控制生成输出的句内和句间结构，而且与先前的最先进方法进行了实证比较，显示出我们的模型提高了生成质量以及人机评估的输出多样性。

Aug, 2021

通过使用具有高质量内容规划和根据亚里士多德诗学详细描述的优秀剧情编写方面的集合进行语言模型的情节生成，可以解决故事生成的问题，并发现经过良好规划的情节结构的故事比不具备内容规划或者使用不合适的规划方式的基准更加相关和高品质。

Sep, 2020

本文提出了一种低成本但有效的框架，该框架以插拔的方式显式地对生成文本的全局内容计划建模，并证明其在食谱生成任务上实现了最新的技术性能，从而解决了当前受长期存在的多句文本生成问题。

Dec, 2022