京东科技：知识图谱驱动的商品营销文案生成策略

《基于知识图谱的商品营销文案自动生成实践》是一篇深入探讨在现代电子商务背景下，如何利用知识图谱技术提升商品营销效率的文章。作者李浩然来自京东科技，该研究主要聚焦于如何通过结合商品知识图谱、电商领域知识、通用知识图谱以及预训练语言模型，生成既吸引人又准确的营销文案。 文章分为四个主要部分： 1. **导言**：介绍了京东科技商品营销文案自动生成的整体框架，强调了这一技术的重要性和优势，包括模型卖点如高效省电、美学设计等，以及对输入要素的处理，如品牌、产品特性（如一级能效压缩机、变频技术）、类型（壁挂式）等。同时，文中提到了模型的输出目标，即生成流畅、自然且符合商品信息的营销短文。 2. **基于商品要素的多模态商品文案生成**：这部分着重讨论了如何利用商品的各种要素，如图片、文字描述等，通过文本编码器、图片编码器和解码器等技术手段，生成具有多样性和吸引力的营销文案。例如，能够描述商品的美学特征（如唯美绚丽白的颜色），以及功能特性（如静音、智能温控）。 3. **基于电商知识图谱的商品文案生成**：这部分关注的是如何结合电商领域的专业知识构建商品知识图谱，以确保生成的文案忠实于商品的真实信息，避免重复和冗余，提高文案的可信度。通过知识图谱，可以确保文案中的描述准确无误，满足消费者对于商品性能和特性的期待。 4. **基于通用知识图谱的内容丰富性控制**：通用知识图谱的运用使得文案不仅能包含商品信息，还能融入相关的常识和背景知识，使文案内容更丰富，增强消费者的阅读体验和兴趣。 5. **预训练语言模型与拟人化控制**：通过领域知识的预训练，模型能够模仿人类的写作风格，使得生成的文案更加贴近自然语言，提高消费者的接受度和购买欲望。 文章最后，作者还讨论了面临的挑战和相应的解决方案，包括如何在可控性、多样性和真实性之间找到平衡，以及如何通过多维度控制策略实现文本生成的优化。 《基于知识图谱的商品营销文案自动生成实践》提供了实用的技术策略和方法，有助于企业在激烈的市场竞争中利用AI技术提升营销效果，提升消费者体验。