[发明专利]广告文案生成方法、装置、设备以及可读存储介质

说明书

本发明公开了一种广告文案生成方法、装置、设备和计算机存储介质，该广告文案生成方法包括：获取显示终端中的历史广告文案及广告素材库，并获取所述历史广告文案的源风格；获取所述广告素材库中的各备用风格，并基于所述源风格建立各源深度神经网络模型；获取所述显示终端中的点击率预估模型，并基于所述点击率预估模型对各所述源深度神经网络模型进行优化，以获取各深度神经网络模型；基于所述历史广告文案和各所述深度神经网络模型生成各所述备用风格对应的高级广告文案。本发明在保证生成广告文案可靠的前提下提升了广告文案的点击率。

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种广告文案生成方法、装置、设备以及计算机可读存储介质。

背景技术

广告本身是向社会大众传递信息的宣传手段，也是许多公司的重要收入来源之一，而现有的广告平台主要利用两种方式进行广告文案创作，一是基于创作者的经验进行广告文案创作，二是基于人工智能算法进行自动创作，但是，不论是依赖人工创作或者使用机器学习算法进行文案自动创作，都无法及时地知道创作出来的广告文案是否满足用户的需求，从而有可能导致创作出来的广告文案点击率过低。因此，如何提高自动生成的广告文案的点击率成为了目前亟待解决的技术问题。

发明内容

本发明的主要目的在于提供一种广告文案生成方法、装置、设备和计算机存储介质，旨在提高自动生成的广告文案的点击率的技术问题。

为实现上述目的，本发明提供一种广告文案生成方法、装置、设备以及计算机可读存储介质，所述广告文案生成方法包括：

获取显示终端中的历史广告文案及广告素材库，并获取所述历史广告文案的源风格；

获取所述广告素材库中的各备用风格，并基于所述源风格建立各源深度神经网络模型；

获取所述显示终端中的点击率预估模型，并基于所述点击率预估模型对各所述源深度神经网络模型进行优化，以获取各深度神经网络模型；

基于所述历史广告文案和各所述深度神经网络模型生成各所述备用风格对应的高级广告文案。

可选地，所述基于所述历史广告文案和各所述深度神经网络模型生成各备用风格对应的高级广告文案的步骤，包括：

在各所述深度神经网络模型中，对所述历史广告文案进行编码，以获取所述历史广告文案对应的向量数值编码；

基于各所述备用风格对各所述向量数值编码进行解码，以生成各所述备用风格对应的高级广告文案。

可选地，所述基于各所述备用风格对各所述向量数值编码进行解码，以生成各所述备用风格对应的高级广告文案的步骤，包括：

获取各所述备用风格对应的各初级数值编码；

获取所述向量数值编码和各所述初级数值编码之间的各最小化相对熵，并基于各所述最小化相对熵确定各模型参数；

基于各所述模型参数对各所述向量数值编码进行解码，以生成各所述备用风格对应的高级广告文案。

可选地，所述基于各所述模型参数对各所述向量数值编码进行解码，以生成各所述备用风格对应的高级广告文案的步骤包括：

基于各所述模型参数，在各所述深度神经网络模型中，获取所述向量数值编码中的目标文案词典概率分布；

基于所述目标文案词典概率分布，对各所述深度神经网络模型中的目标文案词典进行解码，以生成各所述备用风格对应的高级广告文案。

可选地，所述获取所述显示终端中的点击率预估模型，并基于所述点击率预估模型对各所述源深度神经网络模型进行优化的步骤，包括：

获取各所述源深度神经网络模型中的文案布局；