基于噪声扰动的广告语高效生成
计算与语言
2023-10-13 v2 人工智能
摘要
广告语在构建企业品牌标识方面起着关键作用。广告语需以令人难忘且讨喜的方式反映企业愿景与品牌价值主张。具备此类特征的广告语自动生成具有挑战性。先前研究开发并测试了基于句法控制和摘要模型的广告语生成，其无法生成 distinctive 广告语。我们引入一种新方法，利用预训练 transformer T5 模型在新提出的 1:N 匹配对数据集上施加噪声扰动。该方法有助于生成 distinctive 且连贯的广告语。此外，所提方法将企业与品牌的描述融入广告语生成。我们基于 ROUGE1、ROUGEL 和余弦相似度指标评估生成的广告语，并通过人类受试者就广告语的 distinctiveness、连贯性和流畅性进行评判。结果表明，我们的方法优于基线模型及其他基于 transformer 的模型。
引用
@article{arxiv.2310.04472,
title = {Effective Slogan Generation with Noise Perturbation},
author = {Jongeun Kim and MinChung Kim and Taehwan Kim},
journal= {arXiv preprint arXiv:2310.04472},
year = {2023}
}
备注
Accepted in CIKM 2023 short paper https://github.com/joannekim0420/SloganGeneration