DeepGen：多样化搜索广告生成与实时定制
计算与语言
2022-10-21 v2
摘要
我们提出 DeepGen，一个部署于网页规模、为 BingAds 客户自动创建赞助搜索广告（ads）的系统。我们利用最先进的自然语言生成（NLG）模型，以抽取式方式从广告主网页生成流畅的广告，并解决事实性与推理速度等实际问题。此外，我们的系统根据用户搜索查询实时生成定制广告，从而根据用户所查找的内容突出同一产品的不同方面。为此，我们的系统提前生成多样化的较小广告片段，并在查询时选择最相关的片段拼接为完整广告。我们通过训练可控 NLG 模型为同一网页生成突出不同卖点的多条广告来提升生成多样性。我们的系统设计进一步通过先运行一组以不同目标训练的生成模型集成，再使用多样性采样算法挑选生成结果的多样化子集用于在线选择，从横向提升多样性。实验结果表明我们所提系统设计的有效性。我们的系统目前已部署于生产环境，服务于 Bing 中约 4% 的全球广告。
引用
@article{arxiv.2208.03438,
title = {DeepGen: Diverse Search Ad Generation and Real-Time Customization},
author = {Konstantin Golobokov and Junyi Chai and Victor Ye Dong and Mandy Gu and Bingyu Chi and Jie Cao and Yulan Yan and Yi Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2208.03438},
year = {2022}
}
备注
EMNLP 2022