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京东多模态商品营销文案自动生成实践-李浩然AICon2021-lhr.pdf

上传人: 2*** 编号:127438 2023-05-01 41页 8.18MB

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本文主要探讨了京东在多模态商品营销文案自动生成方面的实践与挑战。京东采用了基于规则的传统方法,并结合现代自然语言生成技术,如注意力机制、复制机制、基于统计的模型和预训练语言模型等,以生成多样化和忠于商品的营销文案。技术挑战包括文本多样性、忠实性和流畅性。为实现多样性,京东引入了图片等多模态信息。为提升忠实性,通过商品知识图谱和属性词复制等策略,确保文案内容与商品信息一致。流畅性方面,采用领域预训练语言模型和集束搜索重排序等方法,使生成的文案更加自然流畅。这些技术的应用,如生成商品描述和营销短文,不仅提高了文案质量,还增强了用户体验。总体而言,京东通过不断的技术创新和优化,有效提升了电商商品文案生成的效率和质量。
如何利用自然语言生成技术提升商品营销效果? 多模态商品营销文案自动生成的技术挑战与解决方案是什么? 自然语言生成技术在电商领域的应用前景如何?
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