GCOF：利用大语言模型进行文案的自动迭代文本生成
计算与语言
2024-02-22 v1
摘要
诸如 ChatGPT 这样的大语言模型（LLM）极大地简化了营销文案的生成，然而生成满足特定领域要求的内容，例如有效吸引客户，仍然是一个重大挑战。在这项工作中，我们引入了遗传文案优化框架（GCOF），旨在提高营销文案创作的效率和吸引力。我们在 LLM 的提示中进行显式特征工程。此外，我们修改了遗传算法（GA）中的交叉算子，将其集成到 GCOF 中以实现自动特征工程。这种集成促进了营销文案的自动迭代优化。与人工策划的文案相比，在线结果表明，由我们框架生成的文案在点击率（CTR）上平均提高了 以上。
引用
@article{arxiv.2402.13667,
title = {GCOF: Self-iterative Text Generation for Copywriting Using Large Language Model},
author = {Jianghui Zhou and Ya Gao and Jie Liu and Xuemin Zhao and Zhaohua Yang and Yue Wu and Lirong Shi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2402.13667},
year = {2024}
}
备注
8 pages, 5 figures, 1 table