Published January 1, 2020
| Version v1
Publication
Open
Selection and Generation: Learning towards Multi-Product Advertisement Post Generation
Creators
- 1. Peking University
- 2. Alibaba Group (China)
Description
As the E-commerce thrives, high-quality online advertising copywriting has attracted more and more attention.Different from the advertising copywriting for a single product, an advertisement (AD) post includes an attractive topic that meets the customer needs and description copywriting about several products under its topic.A good AD post can highlight the characteristics of each product, thus helps customers make a good choice among candidate products.Hence, multi-product AD post generation is meaningful and important.We propose a novel end-to-end model named S-MG Net to generate the AD post.Targeted at such a challenging real-world problem, we split the AD post generation task into two subprocesses: (1) select a set of products via the SelectNet (Selection Network).( 2) generate a post including selected products via the MGenNet (Multi-Generator Network).Concretely, SelectNet first captures the post topic and the relationship among the products to output the representative products.Then, MGen-Net generates the description copywriting of each product.Experiments conducted on a large-scale real-world AD post dataset demonstrate that our proposed model achieves impressive performance in terms of both automatic metrics as well as human evaluations.
Translated Descriptions
⚠️
This is an automatic machine translation with an accuracy of 90-95%
Translated Description (Arabic)
مع ازدهار التجارة الإلكترونية، جذبت كتابة الإعلانات عبر الإنترنت عالية الجودة المزيد والمزيد من الاهتمام .بخلاف كتابة الإعلانات لمنتج واحد، يتضمن منشور الإعلان موضوعًا جذابًا يلبي احتياجات العملاء ويصف كتابة الإعلانات حول العديد من المنتجات تحت موضوعه .يمكن أن يسلط منشور الإعلان الجيد الضوء على خصائص كل منتج، وبالتالي يساعد العملاء على اتخاذ خيار جيد بين المنتجات المرشحة .وبالتالي، فإن إنشاء منشور الإعلان متعدد المنتجات له معنى وأهمية .نقترح نموذجًا جديدًا من البداية إلى النهاية يسمى S - MG Net لإنشاء منشور الإعلان .يستهدف مثل هذا تحدي مشكلة العالم الحقيقي، قمنا بتقسيم مهمة إنشاء ما بعد الإعلان إلى عمليتين فرعيتين: (1) تحديد مجموعة من المنتجات عبر SelectNet (شبكة التحديد).( 2) إنشاء منشور يتضمن منتجات مختارة عبر MGenNet (شبكة المولدات المتعددة). بشكل ملموس، يلتقط SelectNet أولاً موضوع النشر والعلاقة بين المنتجات لإخراج المنتجات التمثيلية. ثم، تقوم MGen - Net بإنشاء كتابة وصف لكل منتج. تثبت التجارب التي أجريت على مجموعة بيانات ما بعد الإعلان على نطاق واسع في العالم الحقيقي أن نموذجنا المقترح يحقق أداءً مثيرًا للإعجاب من حيث كل من التلقائي المقاييس وكذلك التقييمات البشرية.Translated Description (French)
Au fur et à mesure que le commerce électronique prospère, la rédaction publicitaire en ligne de haute qualité a attiré de plus en plus d'attention. Différent de la rédaction publicitaire pour un seul produit, un message publicitaire (AD) comprend un sujet attrayant qui répond aux besoins des clients et décrit la rédaction de plusieurs produits sous son sujet. Un bon message AD peut mettre en évidence les caractéristiques de chaque produit, aidant ainsi les clients à faire un bon choix parmi les produits candidats. Par conséquent, la post-génération AD multi-produits est significative et importante. Nous proposons un nouveau modèle de bout en bout nommé S-MG Net pour générer le message AD. Ciblé sur un tel défi du monde réel, nous divisons la tâche de post-génération AD en deux sous-processus : (1) sélectionner un ensemble de produits via le SelectNet (réseau de sélection).( 2) générer un message comprenant des produits sélectionnés via le MGenNet (réseau multi-générateurs). Concrètement, SelectNet capture d'abord le sujet du message et la relation entre les produits pour produire les produits représentatifs. Ensuite, MGen-Net génère la rédaction de la description de chaque produit. Les expériences menées sur un ensemble de données AD post à grande échelle du monde réel démontrent que notre modèle proposé atteint des performances impressionnantes en termes à la fois automatiques métriques ainsi que des évaluations humaines.Translated Description (Spanish)
A medida que el comercio electrónico prospera, la redacción publicitaria en línea de alta calidad ha atraído cada vez más atención. A diferencia de la redacción publicitaria para un solo producto, una publicación de anuncio (AD) incluye un tema atractivo que satisface las necesidades del cliente y la redacción de descripciones sobre varios productos bajo su tema. Una buena publicación de AD puede resaltar las características de cada producto, lo que ayuda a los clientes a hacer una buena elección entre los productos candidatos. Por lo tanto, la generación de publicaciones de AD de múltiples productos es significativa e importante. Proponemos un nuevo modelo de extremo a extremo llamado S-MG Net para generar la publicación de AD. Dirigido a tal desafiando el problema del mundo real, dividimos la tarea de postgeneración de AD en dos subprocesos: (1) seleccionar un conjunto de productos a través de SelectNet (Selection Network).( 2) generar una publicación que incluya productos seleccionados a través de MGenNet (Multi-Generator Network). Concretamente, SelectNet primero captura el tema de la publicación y la relación entre los productos para generar los productos representativos. Luego, MGen-Net genera la redacción de descripciones de cada producto. Los experimentos realizados en un conjunto de datos de publicación de AD del mundo real a gran escala demuestran que nuestro modelo propuesto logra un rendimiento impresionante en términos de métricas, así como evaluaciones humanas.Files
2020.emnlp-main.313.pdf.pdf
Files
(226 Bytes)
| Name | Size | Download all |
|---|---|---|
|
md5:5360980bad11bf9723da89687501effc
|
226 Bytes | Preview Download |
Additional details
Additional titles
- Translated title (Arabic)
- الاختيار والتوليد: التعلم نحو إنشاء ما بعد الإعلان متعدد المنتجات
- Translated title (French)
- Sélection et génération : apprendre vers la post-génération de la publicité multi-produits
- Translated title (Spanish)
- Selección y Generación: Aprendizaje hacia la Post Generación de Publicidad Multiproducto
Identifiers
- Other
- https://openalex.org/W3102901618
- DOI
- 10.18653/v1/2020.emnlp-main.313
References
- https://openalex.org/W1902237438
- https://openalex.org/W2137607259
- https://openalex.org/W2250645967
- https://openalex.org/W2405601855
- https://openalex.org/W2407776548
- https://openalex.org/W2606974598
- https://openalex.org/W2749807327
- https://openalex.org/W2775022418
- https://openalex.org/W2807880213
- https://openalex.org/W2888213795
- https://openalex.org/W2905279751
- https://openalex.org/W2912759951
- https://openalex.org/W2953075226
- https://openalex.org/W2962838727
- https://openalex.org/W2962883855
- https://openalex.org/W2963096510
- https://openalex.org/W2963223306
- https://openalex.org/W2963385935
- https://openalex.org/W2963403868
- https://openalex.org/W2963541420
- https://openalex.org/W2963617771
- https://openalex.org/W2963790827
- https://openalex.org/W2963881016
- https://openalex.org/W2964178377
- https://openalex.org/W2964265128
- https://openalex.org/W2964308564
- https://openalex.org/W2964338167
- https://openalex.org/W2965228755
- https://openalex.org/W2966789588
- https://openalex.org/W2970680405
- https://openalex.org/W2970971581
- https://openalex.org/W2971060546
- https://openalex.org/W3041280310
- https://openalex.org/W3105157853