怎么写软文推广洗衣机?牡丹宣传软文

作者:佚名      发布时间:2021-02-18      浏览量:1
方法。不同方法的人工评价对比表2.不同方法产生的商品短标题的人工评测结果表2展示了不同方法产生的商品短标题人工评测对比。由于电商场景下商品的核心产品词比较敏感,所以在常见的可读性(Readability)和信息完整性(Informative

1、网站优化软文
方法。不同方法的人工评价对比表2.不同方法产生的商品短标题的人工评测结果表2展示了不同方法产生的商品短标题人工评测对比。由于电商场景下商品的核心产品词比较敏感,所以在常见的可读性(Readability)和信息完整性(Informativeness)指标以外,我们还比较了不同方法产生的短标题中核心产品词是否准确(Accuracy)。从表2结果看,本文提出的方法在三个指标上均超过其他方法。除了离线的自动评测和人工评测,我们还在真实线上环境中进行了AB测试,相比线上原来的ILP压缩方法,本文提出的多
2、网站软文标题
任务学习方法在CTR和CVR两个指标上分别有2.58%和1.32%的提升。图3给出了不同方法产生的商品短标题示例。受预处理结果影响,直接截断和ILP两种baseline方法生成的短标题流畅度和可读性较差,而Ptr-Net和多任务学习属于Sequence-to-Sequence方法,生成的短标题在可读性上优于两种baseline。图3左侧例子说明,本文方法生成的短标题会透出用户高频搜索query中出现过的词(用户搜索query中多使用英文品牌名而非中文品牌名),更容易促进成交。六、总结由于商家SE
3、国外软文网站
O过度,C2C电商平台的商品标题通常长度过长且比较冗余且,无法在APP端完整展示。为了解决这个问题,本文使用抽取式摘要方法对过长的商品标题进行压缩。传统的摘要方法仅在保持原标题语义的情况下实现标题的压缩,未考虑电商场景下对压缩后商品点击率和成交转化率的影响。电商平台累积了大量用户搜索query和商品成交信息,利用这部分数据我们可以更有针对性地对原始长标题进行压缩。因此,我们提出一种多任务学习的标题压缩方法,包含两个序列学习子任务:其中主任务是基于PointerNetwork模型实现的从原始标题到
4、学软文网站
短标题的抽取式摘要生成,辅任务是基于带有Attention机制的encoder-decoder模型实现的从原始标题生成对应商品的用户搜索query,两个任务之间共享编码参数,使得两个子任务在原始标题上的Attention分布尽可能一致,对两者的注意力分布进行联合优化,最终使得主任务生成的短标题在保留原始商品标题中的核心信息的同时,更倾向于透出能促进成交转化的关键词。离线人工评测和在线实验证明使用本文方法在保证不影响成交转化率的前提下,生成的短标题在可读性、信息完整度、核心产品词准确率上都超过了传

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