人工智能■京东商城背后的AI技术能力揭秘 - 基于关键词自动生成摘要
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来源 | 京东智联云开发者
过去几十年间 , 人类的计算能力获得了巨大提升;随着数据不断积累 , 算法日益先进 , 我们已经步入了人工智能时代 。 确实 , 人工智能概念很难理解 , 技术更是了不起 , 背后的数据和算法非常庞大复杂 。 很多人都在疑惑 , 现在或未来AI将会有哪些实际应用呢?
其实 , 关于AI的实际应用以及所带来的商业价值并没有那么的“玄幻” , 很多时候就已经在我们的身边 。 接下来 , 【AI论文解读】专栏将会通过相关AI论文的解读 , 由深入浅地为大家揭秘 , AI技术是如何对电商领域进行赋能 , 以及相关的落地与实践 。
人工智能技术在电商领域 , 有着丰富的应用场景 。 应用场景是数据入口 , 数据通过技术得到提炼 , 反过来又作用于技术 , 二者相辅相成 。
京东基于自然语言理解与知识图谱技术 , 开发了商品营销内容AI写作服务 。 并将此项技术应用到了京东商城【发现好货】频道中 。
通过AI创作的数十万商品营销图文素材 , 不仅填补了商品更新与达人写作内容更新之间的巨大缺口 , 也提升了内容频道的内容丰富性 。
同时 , AI生成内容在曝光点击率、进商详转化率等方面其实都表现出了优于人工创作营销的内容 。
接下来让我们一起来看看 , 针对不同群体采用不同营销策略及不同风格的营销文案从而提高营销转化率是怎样通过AI来实现的 。
与传统的文本摘要任务相比 , 商品摘要任务更具挑战性 。 一方面 , 商品给顾客的第一印象来自该商品的外观 , 这对顾客的购买决策有着至关重要的影响 。 因此 , 商品摘要系统必须能够充分挖掘商品视觉信息 , 反映商品的外观特色 。 另一方面 , 不同的产品有不同的卖点 。 例如 , 紧凑型冰箱的优点是节省空间 , 而环保型冰箱的优点是节能 。 因此 , 商品摘要应该反映商品最独特的方面 , 从而最大限度地促成消费者的购买 。
本文接下来将介绍由京东 AI 研究院提出的一种电商商品的多模态摘要模型 , 该模型可以有效地整合商品的视觉和文本信息来生成卖点突出、流畅和简洁的商品文本摘要 。
论文的标题为 :Aspect-Aware Multimodal Summarization for Chinese E-Commerce Products , 发表于 AAAI 2020 。
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论文链接:
【人工智能■京东商城背后的AI技术能力揭秘 - 基于关键词自动生成摘要】 http://box.jd.com/sharedInfo/2926429040ECC7D3
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多模态摘要模型
如下图1所示 , 商品广告含有大量的文字介绍 , 顾客很难在短时间内在这些广告中获取有价值的商品信息 , 尤其是当顾客想要比较多个商品时 , 将会耗费大量的时间 , 影响了购物体验 。 商品摘要模型可以为商品生成文本摘要 , 为潜在消费者提供了短时间内了解商品的便利 。 从消费者决策的角度出发 , 一个好的商品摘要需要反映商品的外观特色和卖点信息 , 这也是本文提出的商品摘要模型的出发点 。
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图1
论文提出了一种基于商品要素的多模态商品摘要方法 , 如图1所示 , 该模型将商品图像、产品标题和其他产品描述作为输入 , 生成商品文本摘要 。 该模型不仅可以有效地整合商品的视觉和文本信息 , 而且从商品要素出发 , 使生成的商品摘要尽可能的包含商品的特色要素 , 并提高商品摘要的流畅性和简洁性 。
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