論文の概要: Automatic Product Copywriting for E-Commerce

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.11915v1
• Date: Wed, 15 Dec 2021 19:06:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-26 12:41:45.411935
• Title: Automatic Product Copywriting for E-Commerce
• Title（参考訳）: eコマースのための製品自動複写
• Authors: Xueying Zhang, Yanyan Zou, Hainan Zhang, Jing Zhou, Shiliang Diao, Jiajia Chen, Zhuoye Ding, Zhen He, Xueqi He, Yun Xiao, Bo Long, Han Yu, Lingfei Wu
• Abstract要約: 自動製品コピーライト生成システムは2021年2月からJD.comにデプロイされている。 2021年までに2300万の製品説明が生成され、ベースラインに比べてクリックスルー率(CTR)とコンバージョンレート(CVR)が4.22%と3.61%向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.1215290892261
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Product copywriting is a critical component of e-commerce recommendation platforms. It aims to attract users' interest and improve user experience by highlighting product characteristics with textual descriptions. In this paper, we report our experience deploying the proposed Automatic Product Copywriting Generation (APCG) system into the JD.com e-commerce product recommendation platform. It consists of two main components: 1) natural language generation, which is built from a transformer-pointer network and a pre-trained sequence-to-sequence model based on millions of training data from our in-house platform; and 2) copywriting quality control, which is based on both automatic evaluation and human screening. For selected domains, the models are trained and updated daily with the updated training data. In addition, the model is also used as a real-time writing assistant tool on our live broadcast platform. The APCG system has been deployed in JD.com since Feb 2021. By Sep 2021, it has generated 2.53 million product descriptions, and improved the overall averaged click-through rate (CTR) and the Conversion Rate (CVR) by 4.22% and 3.61%, compared to baselines, respectively on a year-on-year basis. The accumulated Gross Merchandise Volume (GMV) made by our system is improved by 213.42%, compared to the number in Feb 2021.
• Abstract（参考訳）: 商品のコピーライティングは、Eコマースレコメンデーションプラットフォームの重要なコンポーネントである。 ユーザの興味を惹きつけるとともに,テキスト記述による製品特性の強調によるユーザエクスペリエンスの向上を目指す。 本稿では、JD.comのeコマース製品レコメンデーションプラットフォームにAPCG(Automatic Product Copywriting Generation)システムを導入した経験を報告する。 主な構成要素は2つある。 1) インハウスプラットフォームからの数百万のトレーニングデータに基づいて,トランスフォーマー・ポインターネットワークと事前学習されたシーケンス・ツー・シーケンスモデルから構築した自然言語生成 2) 自動評価と人体検診の両方に基づく複写品質管理を行う。 選択されたドメインでは、モデルがトレーニングされ、更新されたトレーニングデータで毎日更新される。 さらにこのモデルは、ライブブロードキャストプラットフォームのリアルタイムライティングアシスタントツールとしても使用しています。 APCGシステムは2021年2月からJD.comに配備されている。 sep 2021では、製品記述が2.53万回生成され、年間平均クリックスルー率 (ctr) とコンバージョン率 (cvr) がそれぞれ4.22%、ベースラインが3.61%改善されている。 本システムで蓄積したGross Merchandise Volume (GMV)は,2021年2月に比べて213.42%改善されている。

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