GPT-2の転移学習によるキーワードを考慮した広告文生成

抄録

日々増加する商品やサービスに対して、適切で魅力的な広告文を手作業で作成することは膨大な時間的・金銭的コストがかかるため、作業負荷の軽減が求められている。また、同じ広告を何度も提示するとユーザーの反応が著しく低下するため、多様な広告を制作する必要がある。AI により広告文を大量に自動生成することで、広告制作者の負担を軽減するとともに、広告の枯渇を回避する研究がなされているが、定型的な広告文が生成されてしまうことが課題となっている。我々は、作成する商品についての前提知識を考慮した多様な広告文を生成するため、大規模な日本語データで事前学習したTransformer を用いた広告キーワードに着目した手法を提案する。広告文に含まれるキーワードを抽出し、キーワードと広告文を条件づけた学習により、広告の特徴や前提知識を考慮した多様な広告文の生成を目指す。比較のため、生成文に対し、BLEU、distinct、キーワード出現率についての自動評価と、流暢性と関連性について人手評価を行った。これにより提案手法を用いることで、少ないデータの場合でも、キーワードの特徴を捉えた多様な生成が行えることがわかった。