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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.10103v1
• Date: Tue, 21 Jun 2022 04:18:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-23 06:23:10.025044
• Title: Automatic Controllable Product Copywriting for E-Commerce
• Title（参考訳）: 電子商取引用自動制御可能な製品コピーライト
• Authors: Xiaojie Guo, Qingkai Zeng, Meng Jiang, Yun Xiao, Bo Long, Lingfei Wu
• Abstract要約: 我々は、JD.comのeコマースレコメンデーションプラットフォームに、Eコマースのプレフィックスベースのコントロール可能なコピーライティング生成をデプロイする。 提案するECCCGの有効性を検証する実験を行った。 本稿では,リアルタイムのJD.com電子商取引レコメンデーションプラットフォームに,ECCCGと連携するデプロイアーキテクチャを導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.97059802658354
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Automatic product description generation for e-commerce has witnessed significant advancement in the past decade. Product copywriting aims to attract users' interest and improve user experience by highlighting product characteristics with textual descriptions. As the services provided by e-commerce platforms become diverse, it is necessary to adapt the patterns of automatically-generated descriptions dynamically. In this paper, we report our experience in deploying an E-commerce Prefix-based Controllable Copywriting Generation (EPCCG) system into the JD.com e-commerce product recommendation platform. The development of the system contains two main components: 1) copywriting aspect extraction; 2) weakly supervised aspect labeling; 3) text generation with a prefix-based language model; 4) copywriting quality control. We conduct experiments to validate the effectiveness of the proposed EPCCG. In addition, we introduce the deployed architecture which cooperates with the EPCCG into the real-time JD.com e-commerce recommendation platform and the significant payoff since deployment.
• Abstract（参考訳）: 電子商取引の自動製品記述生成は、過去10年間に大きく進歩した。 製品のコピーライトは、製品の特徴をテキスト記述で強調することで、ユーザの興味を引き付け、ユーザエクスペリエンスを向上させることを目的としている。 電子商取引プラットフォームが提供するサービスが多様化するにつれて、自動生成記述のパターンを動的に適応させる必要がある。 本稿では,E-Commerce Prefix-based Controllable Copywriting Generation (EPCCG)システムを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導入した経験を報告する。 システムの開発には2つの主要コンポーネントが含まれる。 1) 複写アスペクト抽出 2) 弱監督されたアスペクトラベリング 3) 接頭辞に基づく言語モデルによるテキスト生成 4) 複写品質管理。 提案するECCCGの有効性を検証する実験を行った。 さらに、EPCCGと協調してリアルタイムのJD.com電子商取引レコメンデーションプラットフォームにデプロイアーキテクチャを導入し、デプロイ以来の大きな成果をあげた。

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