广告文本生成方法及其装置、设备、介质制造方法及图纸

本申请涉及计算机技术领域中一种广告文本生成方法及其装置、设备、介质，所述方法包括：获取广告商品的商品标题及其参考广告文本；采用文本生成模型的编解码网络逐时间步解码获得商品标题的解码特征信息，确定其映射到编解码网络所引用的第一参考词表的生成概率分布；采用文本生成模型的编码器获得商品标题与其参考广告文本所构成的综合文本的编码特征信息，确定其相对于解码特征信息的关键特征信息，作为指针概率分布；根据编码特征信息与解码特征信息计算确定匹配权重，以匹配权重对生成概率分布和指针概率分布平滑加权，获得优化概率分布，根据其在所述第一参考词表或所述综合文本中取词确定目标广告文本的词元。本申请能够生成高质量的广告文本。请能够生成高质量的广告文本。请能够生成高质量的广告文本。

【技术实现步骤摘要】
广告文本生成方法及其装置、设备、介质


[0001]本申请涉及电商
，尤其涉及一种广告文本生成方法及其相应的装置、计算机设备、计算机可读存储介质。

技术介绍

[0002]电商场景中，广告投放是商品吸引潜在顾客、促进购买行为的重要方式，而广告投放时向用户展示的重要内容之一就是广告文本。在实践中，创作广告文本需要充分理解商品和目标市场，了解广告投放的文案规范，在此基础之上，能够提取商品的卖点信息，采用一定的表达技巧，撰写出投合市场和最大程度达成商业目的的文案，由此足见广告文本的创作需要花费人力和时间。除此之外，编写广告文本也需要较高的专业水准，而商家用户往往缺少相应的条件，也为广告文本的创作带来困难。
[0003]传统广告文本的生成技术通常输入待投放广告的商品的相关信息，基于预先训练至收敛的编解码网络生成相应的广告文本，然而在广告文本的推理和测试阶段，编解码网络作为黑盒子，人为能做的有效提升生成效果的干预非常少，一般只能从与待投放广告的商品相似的商品在历史投放广告时使用的广告文本着手，然而，如何充分借鉴相似商品的广告文本的广告创意，以生成高质量的广告文本，仍是亟待解决的问题。

技术实现思路

[0004]本申请的首要目的在于解决上述问题至少之一而提供一种广告文本生成方法及其相应的装置、计算机设备、计算机可读存储介质。
[0005]为满足本申请的各个目的，本申请采用如下技术方案：
[0006]适应本申请的目的之一而提供的一种广告文本生成方法，包括如下步骤：
[0007]获取广告商品的商品标题及其参考广告文本；
[0008]采用文本生成模型的编解码网络逐时间步解码获得所述商品标题的解码特征信息，确定所述解码特征信息映射到所述编解码网络所引用的第一参考词表的生成概率分布；
[0009]采用文本生成模型的编码器获得所述商品标题与其参考广告文本所构成的综合文本的编码特征信息，确定所述编码特征信息相对于所述解码特征信息的关键特征信息，作为指针概率分布；
[0010]根据所述编码特征信息与所述解码特征信息计算确定匹配权重，以所述匹配权重对所述生成概率分布和指针概率分布平滑加权，获得优化概率分布，所述优化概率分布包含映射到所述第一参考词表及所述综合文本中各个词元的概率；
[0011]根据优化概率分布在所述第一参考词表或所述综合文本中取词确定目标广告文本的词元。
[0012]另一方面，适应本申请的目的之一而提供的一种广告文本生成装置，包括数据获取模块、第一概率分布模块、第二概率分布模块、第三概率分布模块以及词元确定模块，其
中：数据获取模块，用于获取广告商品的商品标题及其参考广告文本；第一概率分布模块，用于采用文本生成模型的编解码网络逐时间步解码获得所述商品标题的解码特征信息，确定所述解码特征信息映射到所述编解码网络所引用的第一参考词表的生成概率分布；第二概率分布模块，用于采用文本生成模型的编码器获得所述商品标题与其参考广告文本所构成的综合文本的编码特征信息，确定所述编码特征信息相对于所述解码特征信息的关键特征信息，作为指针概率分布；第三概率分布模块，用于根据所述编码特征信息与所述解码特征信息计算确定匹配权重，以所述匹配权重对所述生成概率分布和指针概率分布平滑加权，获得优化概率分布，所述优化概率分布包含映射到所述第一参考词表及所述综合文本中各个词元的概率；词元确定模块，用于根据优化概率分布在所述第一参考词表或所述综合文本中取词确定目标广告文本的词元。
[0013]又一方面，适应本申请的目的之一而提供的一种计算机设备，包括中央处理器和存储器，所述中央处理器用于调用运行存储于所述存储器中的计算机程序以执行本申请所述的广告文本生成方法的步骤。
[0014]又一方面，适应本申请的另一目的而提供的一种计算机可读存储介质，其以计算机可读指令的形式存储有依据所述的广告文本生成方法所实现的计算机程序，该计算机程序被计算机调用运行时，执行该方法所包括的步骤。
[0015]本申请的技术方案存在多方面优势，包括但不限于如下各方面：
[0016]本申请采用文本生成模型一方面基于广告商品的商品标题，确定出生成概率分布，另一方面基于商品标题及其参考广告文本构成的综合文本，确定出指针概率分布，进而借助匹配权重对生成概率分布和指针概率分布平滑加权得出优化概率分布，根据优化概率分布在模型引用的参考词表或综合文本中取词确定目标广告文本的词元，生成目标广告文本。可见能够结合对广告商品自身信息的充分理解，以及充分地借鉴参考广告文本的广告创意，从而生成高质量的广告商品的广告文本。
附图说明
[0017]本申请上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
[0018]图1为本申请的广告文本生成方法的典型实施例的流程示意图；
[0019]图2为本申请的实施例中筛选与广告商品的商品标题相匹配的参考广告文本的流程示意图；
[0020]图3为本申请的实施例中确定出构造目标广告文本对应的各个时间步的生成概率分布的流程示意图；
[0021]图4为本申请的实施例中构造目标广告文本对应的各个时间步的指针概率分布的流程示意图；
[0022]图5为本申请的实施例中构造目标广告文本对应的各个时间步的优化概率分布的流程示意图；
[0023]图6为本申请的实施例中文本生成模型的训练过程的示意图；
[0024]图7为本申请的广告文本生成装置的原理框图；
[0025]图8为本申请所采用的一种计算机设备的结构示意图。
具体实施方式
[0026]下面详细描述本申请的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本申请，而不能解释为对本申请的限制。
[0027]本
技术人员可以理解，除非特意声明，这里使用的单数形式“一”、“一个”、“所述”和“该”也可包括复数形式。应该进一步理解的是，本申请的说明书中使用的措辞“包括”是指存在所述特征、整数、步骤、操作、元件和/或组件，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、整数、步骤、操作、元件、组件和/或它们的组。应该理解，当我们称元件被“连接”或“耦接”到另一元件时，它可以直接连接或耦接到其他元件，或者也可以存在中间元件。此外，这里使用的“连接”或“耦接”可以包括无线连接或无线耦接。这里使用的措辞“和/或”包括一个或更多个相关联的列出项的全部或任一单元和全部组合。
[0028]本
技术人员可以理解，除非另外定义，这里使用的所有术语(包括技术术语和科学术语)，具有与本申请所属领域中的普通技术人员的一般理解相同的意义。还应该理解的是，诸如通用字典中定义的那些术语，应该被理解为具有与现有技术的上下文中的意义一致的意义，并且除非像这里一样被特定定义，否则不会用理想化或过于正式的含义来解释。
[0029本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种广告文本生成方法，其特征在于，包括如下步骤：获取广告商品的商品标题及其参考广告文本；采用文本生成模型的编解码网络逐时间步解码获得所述商品标题的解码特征信息，确定所述解码特征信息映射到所述编解码网络所引用的第一参考词表的生成概率分布；采用文本生成模型的编码器获得所述商品标题与其参考广告文本所构成的综合文本的编码特征信息，确定所述编码特征信息相对于所述解码特征信息的关键特征信息，作为指针概率分布；根据所述编码特征信息与所述解码特征信息计算确定匹配权重，以所述匹配权重对所述生成概率分布和指针概率分布平滑加权，获得优化概率分布，所述优化概率分布包含映射到所述第一参考词表及所述综合文本中各个词元的概率；根据优化概率分布在所述第一参考词表或所述综合文本中取词确定目标广告文本的词元。2.根据权利要求1所述的广告文本生成方法，其特征在于，获取广告商品的商品标题及其参考广告文本的步骤中，包括如下步骤：获取广告商品的商品标题和商品图片；采用文本编码器提取所述广告商品的商品标题的深层语义信息，获得相应的文本编码向量，采用图像编码器提取所述广告商品的商品图片的深层语义信息，获得相应的图片编码向量；计算出所述广告商品的商品图片的图片编码向量与广告创意库中的各个创意广告中的商品图片的图片编码向量之间的第一相似度，以及计算出所述广告商品的商品标题的文本编码向量与广告创意库中的各个创意广告中的参考广告文本的文本编码向量之间的第二相似度；根据所述第一相似度和第二相似度从广告创意库中筛选出与所述商品标题相匹配的参考广告文本。3.根据权利要求1所述的广告文本生成方法，其特征在于，采用文本生成模型的编解码网络逐时间步解码获得所述商品标题的解码特征信息，确定所述解码特征信息映射到所述编解码网络所引用的第一参考词表的生成概率分布，包括如下步骤：根据文本生成模型的编解码网络所引用的第一参考词表编码所述商品标题，获得第一编码向量；采用所述编解码网络的编码器提取出所述第一编码向量的深层语义信息，获得相对应的第一编码向量序列；采用所述编解码网络中的解码器以所述第一编码向量序列作为输入，获得相应的解码特征序列作为解码特征信息，逐时间步自回归解码所述解码特征信息得出各个时间步的生成概率分布，其中每个生成概率分布存储映射到所述第一参考词表中的各个词元的概率。4.根据权利要求1所述的广告文本生成方法，其特征在于，采用文本生成模型的编码器获得所述商品标题与其参考广告文本所构成的综合文本的编码特征信息，确定所述编码特征信息相对于所述解码特征信息的关键特征信息，作为指针概率分布的步骤中，包含如下步骤：拼接所述商品标题与其参考广告文本构成综合文本；
根据文本生成模型的编码器所引用的第二参考词表编码所述综合文本，获得第二编码向量；采用所述编码器提取出所述第二编码向量的深层语义信息，获得相应的第二编码向量序列作为编码特征信息；将所述文本生成模型的编解码网络解码过程中每个时间步对应的所述解码特征信息与所述编码特征信息输入至注意力层进行特征交互，获得相应的关键特征信息作为指针概率分布。5.根据权利要求1所述的广告文本生成方法，其特征在于，根据所述编码特征信息与所述解码特征信息计算确定匹配权重，以所述匹配权重对所述生成概率分布和指针概率分...

【专利技术属性】
技术研发人员：葛莉，
申请(专利权)人：广州欢聚时代信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：