基于知识图谱的商品营销文案自动生成实践_35页_15mb

报告总结：基于知识图谱的商品营销文案自动生成实践

引言

该报告阐述了商品营销文案自动生成的全面实践，基于京东科技的落地应用。核心目标是通过模型生成符合要求的文案，包括强调卖点、要素和可控性。应用场景涵盖京东APP、社交APP和直播机器人等。主要挑战包括文本的重要性、非冗余性、可读性、多样性、忠实性和内容丰富性。针对这些挑战，提出了多维度控制方案：基于商品要素和多模态的多样性控制、电商知识图谱的忠实性控制、通用知识图谱的内容丰富性控制，以及基于领域知识的预训练语言模型进行拟人化控制。

基于商品要素的多模态商品文案生成

此部分探讨了结合多模态信息（如图片）的商品要素方法。通过改进模型Aspect-Aware Multimodal Summarization，实现了更高的文本质量和多样性。实验显示，引入多模态信息后，文案描述更加丰富和吸引人，例如，对于家电产品，输出文案更强调外观和功能，且避免冗余内容，提高流畅性和用户关注点。

基于电商知识图谱的商品文案生成

该章节利用商品知识图谱解决属性描述问题。通过知识图谱指针机制改进复制策略，确保文案忠实反映商品属性。例如，当描述洗衣机容量时，系统能准确指出9KG，避免歧义。模型还通过视觉信息补齐知识，提升属性识别和值提取，如使用全局和局部视觉门控制，显著提高了文本的准确性和一致性。

基于通用知识图谱的商品文案生成

此部分介绍了通用知识图谱与电商内容的互联。通过Token类别向量等方法，模型引入外部知识，增强了文案的丰富性。例如，太阳镜文案生成中，利用通用知识描述材料和设计，提升了可信度。实验表明，加入通用知识后ROUGE得分显著提高，文案更拟人化且描述更全面。

基于领域知识的预训练语言模型

基于大型语言模型的发展，报告强调了从通用模型向领域专用模型的转变，如K-PLUG模型。该模型通过知识掩码任务等注入领域知识，例如商品卖点和要素信息。模型生成的文案更具多样性、更长且审核通过率更高，如洗衣机文案中详细描述过滤网和集烟腔设计，表现出更强的拟人化和可信度。

整体贡献

报告系统解决了商品文案生成中的挑战，提出的方法通过实例验证了有效性，最终提升文案质量，支持电商领域的高效营销。