基于深度模型的商品描述文案生成
王倩影
邓亚男
河北经贸大学数学与统计学学院 河北石家庄 050062
摘要：针对人工文案的写作效率无法与新产品的增长速度相匹配的问题,提出了利用基于编码器-解码器的神经网络模型来自动生成文案的方法.首先以Seq2seq+attention为基础结构模型,其次在该模型中加入了Pointer Generator网络,最后在模型的损失函数中引入Coverage Loss.结果显示该算法相比于原始的Seq2seq+att模型在ROUGE-1、ROUGE-2、ROUGE-L评测函数中得分均有所提升.说明此模型提高了文案生成结果的可读性及准确性.
关键词：商品描述文案生成注意力机制Seq2seq+attCoverage Loss指针生成网络
资助基金：国家自然科学基金(61602148)河北省科技计划(ZD2021043,QN2018126,BJ2020011;ZD2021319)国家自然科学基金(2020YB13)
论文发表日期：2021-11-28
在线出版日期：2026-05-22（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：4( 28-31 )