基于关联知识的查询变体广告文本生成

在线广告是许多 IT 公司的重要收入来源。在搜索广告场景中，满足搜索查询需求的广告文本对用户更具吸引力。然而，为海量商品手动创建查询变体广告文本成本高昂。传统文本生成方法往往聚焦于高频的通用搜索需求，而忽略低频的多样化个性化搜索需求。在本文中，我们提出查询变体广告文本生成任务，旨在基于查询与商品关键词，为具有不同需求的各种网络搜索查询生成候选广告文本。为解决忽略低频需求的问题，我们提出一种动态关联机制，基于外部知识扩展感受野，从而获得待加入输入的关联词。这些关联词可作为桥梁，将模型从熟悉的高频词到不熟悉低频词的能力进行迁移。借助关联，模型可利用查询中的各种个性化需求并生成查询变体广告文本。自动与人工评估均表明，我们的模型能比基线生成更具吸引力的广告文本。