软文18招有哪些?企业宣传的软文

作者:佚名      发布时间:2021-02-18      浏览量:2
机上网的比例由2016年底的95.1%提升至96.3%。越来越多的在线购买行为已经从PC端转移到无线端(APP),并且两者之间的差距还在进一步扩大,因此各大电商平台的资源也在往各自APP端倾斜。PC和APP最明显的区别在于显示屏幕尺寸,通常

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机上网的比例由2016年底的95.1%提升至96.3%。越来越多的在线购买行为已经从PC端转移到无线端(APP),并且两者之间的差距还在进一步扩大,因此各大电商平台的资源也在往各自APP端倾斜。PC和APP最明显的区别在于显示屏幕尺寸,通常智能手机显示屏在4.5到5.5寸之间,远小于PC的屏幕尺寸,对算法和产品设计都有新的要求。当前淘系商品标题主要由商家负责撰写,为了提高搜索召回和促进成交,商家往往会在标题中堆砌大量冗余词,当用户在手机端进行浏览的时候,过长的商品标题由于屏幕尺寸限制显示不全,只
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能做截断处理,严重影响用户体验。图1.用户搜索「碎花裙长袖女」,搜索结果页商品原始标题过长无法完整显示,只有点击进入详情页才能看到完整标题。三、已有方法介绍文本摘要(压缩)是自然语言处理中重要研究方向之一。按摘要的生成方式,可以分为抽取式和生成式两种。顾名思义,抽取式方法生成的摘要句子和词均从原文中抽取,而生成式方法更为灵活,摘要中的句子和词并不要求一定从原文中抽取。传统的抽取式摘要方法大致可以分为贪心方法、基于图的方法和基于约束的优化方法等。近年来神经网络的方法也被应用到文本摘要领域并取得显著
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进步,尤其是生成式摘要方法。业界已有方法都是以压缩文章长度为优化目标实现文本的摘要,电商场景下除了文本压缩率还有其他考量,如何在商品标题长度精简的同时又不影响整体的成交转化率成为一个业界难题。四、方法介绍主要贡献五、实验结果我们使用了淘宝女装类目下的商品标题数据进行了实验,对比了五种不同的文本摘要方法。第一种是baseline方法,根据目标长度直接截断方法(Trunc.);第二种是经典的整数线性规划方法(ILP),需要对标题进行分词、NER、TermWeighting等预处理;第三种是基于Poi
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nterNetwork实验的encoder-decoder抽取式方法(Ptr-Net);第四种是多任务学习方法,直接将两个子任务的损失函数相加作为整体损失函数进行优化(Vanilla-MTL);第五种是本文提出的考虑Attention分布一致性的多任务学习方法(Agree-MTL)。不同方法的自动评价对比表1.不同文本摘要方法产生的商品短标题自动评测结果通过计算生成的短标题和参考短标题之间的三种ROUGE分作为自动评测结果,表1对比了不同的文本摘要方法。本文提出的多任务学习方法显著超过了其他几种

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