基于自然语言处理的品牌与名人匹配模型
计算与语言
2022-08-19 v1
摘要
名人代言是品牌传播中最重要的策略之一。如今，越来越多的公司试图为自己构建生动的特征。因此，其品牌识别传播应符合某些拟人特征与规范。然而，以往工作大多止于假设，而未提出在品牌与名人之间执行匹配的具体方法。本文中，我们提出一种基于自然语言处理（NLP）技术的品牌名人匹配模型（BCM）。给定品牌与名人，我们首先从互联网获取关于二者的描述性文档，随后对这些文档进行摘要，最终计算品牌与名人之间的匹配度以判定二者是否匹配。实验结果表明，我们所提模型以0.362的F1分数和6.3%的准确率优于最佳基线，表明该模型在真实场景中的有效性与应用价值。此外，据我们所知，所提出的BCM模型是利用NLP解决代言问题的首个工作，因此可为后续研究提供新颖的思路与方法。
引用
@article{arxiv.2208.08887,
title = {Brand Celebrity Matching Model Based on Natural Language Processing},
author = {Heming Yang and Ke Yang and Erhan Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2208.08887},
year = {2022}
}
备注
13 pages