論文の概要: Generating Attractive and Authentic Copywriting from Customer Reviews

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.13906v2
• Date: Tue, 14 May 2024 08:05:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-15 18:42:17.819557
• Title: Generating Attractive and Authentic Copywriting from Customer Reviews
• Title（参考訳）: 顧客レビューから魅力と認証のコピーライティングを生成する
• Authors: Yu-Xiang Lin, Wei-Yun Ma,
• Abstract要約: 本稿では,顧客のレビューに基づいて,商品の実践的体験を手軽に提供し,コピーライティングを生成することを提案する。 そこで我々は,強化学習により強化されたシーケンス・ツー・シーケンス(Sequence-to-Sequence)フレームワークを開発した。 我々のフレームワークは、LLaMA-2-chat-7BやGPT-3.5など、既存のベースラインやゼロショットの大規模言語モデルよりも優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.159225692930055
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The goal of product copywriting is to capture the interest of potential buyers by emphasizing the features of products through text descriptions. As e-commerce platforms offer a wide range of services, it's becoming essential to dynamically adjust the styles of these auto-generated descriptions. Typical approaches to copywriting generation often rely solely on specified product attributes, which may result in dull and repetitive content. To tackle this issue, we propose to generate copywriting based on customer reviews, as they provide firsthand practical experiences with products, offering a richer source of information than just product attributes. We have developed a sequence-to-sequence framework, enhanced with reinforcement learning, to produce copywriting that is attractive, authentic, and rich in information. Our framework outperforms all existing baseline and zero-shot large language models, including LLaMA-2-chat-7B and GPT-3.5, in terms of both attractiveness and faithfulness. Furthermore, this work features the use of LLMs for aspect-based summaries collection and argument allure assessment. Experiments demonstrate the effectiveness of using LLMs for marketing domain corpus construction. The code and the dataset is publicly available at: https://github.com/YuXiangLin1234/Copywriting-Generation.
• Abstract（参考訳）: 製品のコピーライティングの目的は、テキスト記述を通じて製品の機能を強調することによって、潜在的な購入者の関心を捉えることである。 eコマースプラットフォームが幅広いサービスを提供しているため、これらの自動生成記述のスタイルを動的に調整することが不可欠になっています。 コピーライティング生成の典型的なアプローチは、しばしば特定の製品属性にのみ依存し、退屈で反復的なコンテンツをもたらす。 この問題に対処するために,製品属性だけでなく,より豊富な情報ソースを提供する製品に対して,ユーザレビューに基づいて,手軽に実践的な体験を提供するコピーライティングを生成することを提案する。 我々は、情報に富んだ、魅力的で真正な複写書体を作成するために、強化学習により強化されたシーケンス・ツー・シーケンス・フレームワークを開発した。 我々のフレームワークは,LLaMA-2-chat-7B や GPT-3.5 など,既存のベースラインおよびゼロショットの大規模言語モデルにおいて,魅力と忠実さの両面で優れています。 さらに、この研究はアスペクトベースの要約コレクションや引数のアレーションアセスメントにLLMを使うことが特徴である。 マーケティングドメインコーパス構築における LLM の有効性を示す実験を行った。 コードとデータセットは、https://github.com/YuXiangLin1234/Copywriting-Generationで公開されている。

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