Estudiamos el problema de la generación de texto de citas controlable al introducir un nuevo concepto para generar textos de citas. La generación de texto de citas, como un enfoque de escritura asistida, ha captado la atención de varios investigadores. Sin embargo, la investigación actual relacionada con la generación de texto de citas rara vez aborda cómo generar los textos de citas que satisfacen las intenciones de cita especificadas por los autores del artículo, especialmente al principio de la escritura del artículo. Proponemos un modelo de generación de texto de citas controlable que extiende los modelos de secuencia a secuencia preentrenados, a saber, BART y T5, utilizando la intención de cita como código de control para generar el texto de cita, cumpliendo la intención de cita de los autores del artículo. Los resultados experimentales demuestran que nuestro modelo puede generar textos de citas semánticamente similares a los textos de citas de referencia y satisfacer la intención de cita dada. Además, los resultados de la evaluación humana también indican que incorporar la intención de cita puede permitir a los modelos generar textos de citas relevantes casi como lo hacen los autores de artículos científicos, incluso cuando solo se dispone de poca información del artículo citante.