論文の概要: AdParaphrase: Paraphrase Dataset for Analyzing Linguistic Features toward Generating Attractive Ad Texts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.04674v2
• Date: Tue, 11 Feb 2025 05:36:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-12 14:10:22.021257
• Title: AdParaphrase: Paraphrase Dataset for Analyzing Linguistic Features toward Generating Attractive Ad Texts
• Title（参考訳）: AdParaphrase:Attractive Ad Texts生成のための言語的特徴分析のためのパラフレーズデータセット
• Authors: Soichiro Murakami, Peinan Zhang, Hidetaka Kamigaito, Hiroya Takamura, Manabu Okumura,
• Abstract要約: 本研究では,人間の嗜好に影響を及ぼす広告文の言語的特徴について考察する。 本稿では、広告テキストのペアに対する人間の好みを含むパラフレーズデータセットであるAdParaphraseを提案する。 分析の結果,人間の判断に好まれる広告文は,より流布度が高く,長さが長く,名詞が増え,ブラケット記号が用いられることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.12547921617836
• License:
• Abstract: Effective linguistic choices that attract potential customers play crucial roles in advertising success. This study aims to explore the linguistic features of ad texts that influence human preferences. Although the creation of attractive ad texts is an active area of research, progress in understanding the specific linguistic features that affect attractiveness is hindered by several obstacles. First, human preferences are complex and influenced by multiple factors, including their content, such as brand names, and their linguistic styles, making analysis challenging. Second, publicly available ad text datasets that include human preferences are lacking, such as ad performance metrics and human feedback, which reflect people's interests. To address these problems, we present AdParaphrase, a paraphrase dataset that contains human preferences for pairs of ad texts that are semantically equivalent but differ in terms of wording and style. This dataset allows for preference analysis that focuses on the differences in linguistic features. Our analysis revealed that ad texts preferred by human judges have higher fluency, longer length, more nouns, and use of bracket symbols. Furthermore, we demonstrate that an ad text-generation model that considers these findings significantly improves the attractiveness of a given text. The dataset is publicly available at: https://github.com/CyberAgentAILab/AdParaphrase.
• Abstract（参考訳）: 潜在的な顧客を引き付ける効果的な言語選択は、広告の成功において重要な役割を果たす。 本研究では,人間の嗜好に影響を及ぼす広告文の言語的特徴について考察する。 魅力的な広告テキストの作成は研究の活発な領域であるが、魅力に影響を及ぼす特定の言語的特徴の理解の進歩は、いくつかの障害によって妨げられている。 第一に、人間の嗜好は複雑で、ブランド名や言語スタイルなどの内容を含む複数の要因の影響を受け、分析を困難にしている。 第2に、人々の興味を反映した広告パフォーマンス指標や人間のフィードバックなど、人間の嗜好を含む公開可能な広告テキストデータセットが不足している。 これらの問題に対処するために、意味論的に等価だが語文やスタイルの点で異なる広告テキストのペアに対する人間の嗜好を含むパラフレーズデータセットAdParaphraseを提案する。 このデータセットは、言語的特徴の違いに焦点を当てた嗜好分析を可能にする。 分析の結果,人間の判断に好まれる広告文は,より流布度が高く,長さが長く,名詞が増え,ブラケット記号が用いられることがわかった。 さらに、これらの発見を考慮に入れた広告テキスト生成モデルが、与えられたテキストの魅力を著しく向上させることを示す。 データセットは、https://github.com/CyberAgentAILab/AdParaphrase.comで公開されている。

関連論文リスト

• BRIGHTER: BRIdging the Gap in Human-Annotated Textual Emotion Recognition Datasets for 28 Languages [93.92804151830744]
  BRIGHTERは28の言語で感情アノテートされたデータセットの集合である。 データ収集とアノテーションプロセスとこれらのデータセット構築の課題について説明する。 BRIGHTERデータセットは、テキストベースの感情認識のギャップを埋めるためのステップであることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-17T15:39:50Z)
• Automated Detection and Analysis of Power Words in Persuasive Text Using Natural Language Processing [0.0]
  本研究では,文中のパワーワードの自動検出と解析手法を提案する。 パワーワードが感情や読者エンゲージメントに与える影響を分類し評価することを目的としている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-26T16:38:56Z)
• Evaluating Text Classification Robustness to Part-of-Speech Adversarial Examples [0.6445605125467574]
  逆の例は意思決定プロセスを騙すために設計された入力であり、人間には理解できないことを意図している。 テキストベースの分類システムでは、入力の変更(テキストの文字列)は常に認識可能である。 テキストベースの逆数例の質を向上させるためには、入力テキストのどの要素に注目する価値があるかを知る必要がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-15T18:33:54Z)
• Multilingual Text-to-Image Generation Magnifies Gender Stereotypes and Prompt Engineering May Not Help You [64.74707085021858]
  多言語モデルは、モノリンガルモデルと同様に、有意な性別バイアスに悩まされていることを示す。 多言語モデルにおけるジェンダーバイアスの研究を促進するための新しいベンチマークMAGBIGを提案する。 以上の結果から,モデルが強い性バイアスを示すだけでなく,言語によって異なる行動を示すことが明らかとなった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-29T12:02:28Z)
• Acoustic and linguistic representations for speech continuous emotion recognition in call center conversations [2.0653090022137697]
  本稿では,AlloSat corpus へのトランスファー学習の一形態として,事前学習した音声表現の利用について検討する。 実験により,事前学習した特徴を用いて得られた性能の大きな向上を確認した。 驚いたことに、言語内容が満足度予測の主要な要因であることは明らかでした。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-06T10:22:51Z)
• Natural Language Decompositions of Implicit Content Enable Better Text Representations [56.85319224208865]
  本稿では,暗黙的に伝達されたコンテンツを明示的に考慮したテキスト分析手法を提案する。 我々は大きな言語モデルを用いて、観察されたテキストと推論的に関係する命題の集合を生成する。 本研究は,NLPにおいて,文字のみではなく,観察された言語の背景にある意味をモデル化することが重要であることを示唆する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-23T23:45:20Z)
• Persuasion Strategies in Advertisements [68.70313043201882]
  我々は,説得戦略の広範な語彙を導入し,説得戦略を付加した最初の広告画像コーパスを構築した。 次に,マルチモーダル学習による説得戦略予測のタスクを定式化する。 我々は、Fortune-500社の1600件の広告キャンペーンについて、現実世界でケーススタディを実施している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-20T07:33:13Z)
• Urdu Speech and Text Based Sentiment Analyzer [1.4630964945453113]
  本研究は,ユーザ評価に基づく新しいマルチクラスUrduデータセットを提案する。 提案したデータセットには1万のレビューが含まれており、人間の専門家によって慎重に2つのカテゴリに分類されている。 Naivebayes、Stanza、Textblob、Vader、Frairを含む5種類のレキシコンおよびルールベースのアルゴリズムが採用され、実験の結果、Flairが70%の精度で他のテストアルゴリズムより優れていることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-19T10:11:22Z)
• Probing Contextual Language Models for Common Ground with Visual Representations [76.05769268286038]
  我々は、マッチングと非マッチングの視覚表現を区別する上で、テキストのみの表現がいかに効果的かを評価するための探索モデルを設計する。 以上の結果から,言語表現だけでは,適切な対象カテゴリから画像パッチを検索する強力な信号が得られることがわかった。 視覚的に接地された言語モデルは、例えば検索においてテキストのみの言語モデルよりわずかに優れているが、人間よりもはるかに低い。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-01T21:28:28Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。