KDDJun, 2022

电子商务自动可控产品文案撰写

PDF
TL;DR本文介绍了一种基于前缀的可控商品文案生成系统 (EPCCG)，该系统通过提取特征，标注，生成和品控主要四个组成部分实现了自动商品文案生成。实验证明该系统有效性，同时介绍了将该系统应用于电商推荐平台的架构及显著的成效。
automatic product description generatione-commercecopywritingtext generationquality control
发现论文，激发创造
  • 电子商务自动产品文案撰写

    本文介绍了应用于京东电商产品推荐平台的自动生成商品文案系统的设计与实现，包括自然语言生成和文案质量控制等模块。经过部署，该系统提升了点击率和转化率，累计成交额比部署前增长了 213.42％。

    Dec, 2021

  • 从客户评论生成具有吸引力和真实性的文案

    基于客户评论的产品文案生成方法，使用增强学习来生成吸引人、真实且信息丰富的文案，优于现有基线模型和零样本大型语言模型。

    Apr, 2024

  • 基于场景的电子商务多产品广告文案生成

    本篇论文提出了一种用于电子商务的自动化场景多产品广告文案生成系统 (SMPACG)，它由两个主要组成部分构成：1) 自动化多产品组合选择模块，2) 自动化多产品广告文案生成模块。该系统是第一个实现了场景驱动的多产品广告内容自动生成，在电子商务推荐系统中得到了应用并被用作商家实时的写作助手工具。

    May, 2022

  • 电子商务中可控的文本编辑：草稿、命令和修改

    本研究提出了一种新的基于任务控制的电商网站商品描述文本自动生成方法，通过采用草稿 - 命令 - 编辑（draft-command-edit）的方式，系统可以根据用户的指令（删除或添加），以灵活的方式进行修改和生成商品描述，同时提出了数据增强方法和新的评估度量，实验结果表明，该方法在自动和人工评估中均超越了基线模型。

    Aug, 2022

  • 面向基于知识的个性化电商产品描述生成

    在电商平台中，我们通过结合神经网络和知识库提出了一种个性化的商品描述生成模型（KOBE），该模型通过考虑多种重要因素进行文本生成；实验结果证明，KOBE 比现有方法（包括模板和统计方法）表现更好，可实现 BLEU 指标提高 9.7%。该框架已在中国最大的在线电商平台淘宝上部署。

    Mar, 2019

  • 移动端自动生成中文简短产品标题

    研究了一种从手动撰写的电子商务产品长描述中自动提取短标题的问题，为此我们提出了一种特征丰富的网络模型，并针对短文本输入的一种新的抽取式汇总问题。实验结果表明，这种框架显著优于几种基线，并获得 4.5% 的实质性提升。此外，我们还为电子商务短文本制作了一个抽取式汇总数据集，并将其发布给研究界。

    Mar, 2018

  • 利用大型语言模型增强电子商务中的产品描述

    该研究通过使用 LLAMA 2.0 7B 语言模型实现自动化产品描述生成，并在实践中证明其在提高电子商务平台搜索功能和销售额方面具有显著商业影响。

    Oct, 2023

  • GCOF: 使用大型语言模型的自我迭代文案生成

    引入了遗传拷贝优化框架 (GCOF)，该框架通过在大型语言模型 (LLM) 的提示中进行显式特征工程以及修改遗传算法 (GA) 中的交叉运算符，实现了自我迭代改进营销文案的效率和参与度，并且与人工构建的文案相比，所生成的营销文案在点击率 (CTR) 上平均提高了 50% 以上。

    Feb, 2024

  • 电商中可控的多样化文本生成

    提出了一种名为 Apex 的 fine-grained controllable generative model，结合了控制理论方法，可精确操纵生成文本的多样性 / 准确性权衡，并在 E- commerce 平台中应用，比现有方法更好地增加了生成文本的多样性和相关性，提高了 CTR。

    Feb, 2021

  • 多模态多结构信息的广告文案生成

    该研究创建了一个大规模的数据集 E-MMAD，提出了一种基于结构信息推理的基线方法和忠实度评估指标，以解决当前在线购物广告文案中的文本生成需求，并在所有指标上大幅优于以往的方法。

    May, 2022