論文の概要: Query-Variant Advertisement Text Generation with Association Knowledge
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.06438v3
- Date: Thu, 23 Sep 2021 04:26:09 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-13 09:42:25.467972
- Title: Query-Variant Advertisement Text Generation with Association Knowledge
- Title（参考訳）: 関連知識を用いた問合せ可変広告テキスト生成
- Authors: Siyu Duan, Wei Li, Cai Jing, Yancheng He, Yunfang Wu, Xu Sun
- Abstract要約: 従来のテキスト生成手法は、高頻度で一般的な検索ニーズに焦点を当てる傾向にある。
本稿では,異なるWeb検索クエリに対して候補となる広告テキストを生成することを目的とした,問合せ型広告テキスト生成タスクを提案する。
提案モデルでは,クエリにパーソナライズされたニーズを多用し,クエリ変数の広告テキストを生成する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.18443320935013
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Online advertising is an important revenue source for many IT companies. In
the search advertising scenario, advertisement text that meets the need of the
search query would be more attractive to the user. However, the manual creation
of query-variant advertisement texts for massive items is expensive.
Traditional text generation methods tend to focus on the general searching
needs with high frequency while ignoring the diverse personalized searching
needs with low frequency. In this paper, we propose the query-variant
advertisement text generation task that aims to generate candidate
advertisement texts for different web search queries with various needs based
on queries and item keywords. To solve the problem of ignoring low-frequency
needs, we propose a dynamic association mechanism to expand the receptive field
based on external knowledge, which can obtain associated words to be added to
the input. These associated words can serve as bridges to transfer the ability
of the model from the familiar high-frequency words to the unfamiliar
low-frequency words. With association, the model can make use of various
personalized needs in queries and generate query-variant advertisement texts.
Both automatic and human evaluations show that our model can generate more
attractive advertisement text than baselines.
- Abstract（参考訳）: オンライン広告は多くのIT企業にとって重要な収入源である。
検索広告のシナリオでは、検索クエリのニーズを満たす広告テキストは、ユーザーにとってより魅力的である。
しかし、大量の商品を対象としたクエリー型広告テキストのマニュアル作成は高価である。
従来のテキスト生成手法は、多彩なパーソナライズされた検索ニーズを低頻度で無視しながら、一般的な検索ニーズを高周波で重視する傾向にある。
本稿では,クエリと項目キーワードに基づいて,異なるWeb検索クエリに対する候補広告テキストを生成することを目的とした,問合せ型広告テキスト生成タスクを提案する。
低周波ニーズを無視する問題を解決するために,外部知識に基づいて受容領域を拡張する動的結合機構を提案する。
これらの関連した単語は、慣れ親しんだ高周波の単語から未知の低周波の単語にモデルの能力を伝えるブリッジとして機能する。
関連付けにより、モデルはクエリにおける様々なパーソナライズされたニーズを活用でき、クエリ変数の広告テキストを生成する。
自動評価と人的評価は,本モデルがベースラインよりも魅力的な広告テキストを生成することを示す。
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