[发明专利]广告文本生成方法及其装置、设备、介质

权利要求书

1.一种广告文本生成方法，其特征在于，包括如下步骤：

获取广告商品的商品标题及其参考广告文本；

采用文本生成模型的编解码网络逐时间步解码获得所述商品标题的解码特征信息，确定所述解码特征信息映射到所述编解码网络所引用的第一参考词表的生成概率分布；

采用文本生成模型的编码器获得所述商品标题与其参考广告文本所构成的综合文本的编码特征信息，确定所述编码特征信息相对于所述解码特征信息的关键特征信息，作为指针概率分布；

根据所述编码特征信息与所述解码特征信息计算确定匹配权重，以所述匹配权重对所述生成概率分布和指针概率分布平滑加权，获得优化概率分布，所述优化概率分布包含映射到所述第一参考词表及所述综合文本中各个词元的概率；

根据优化概率分布在所述第一参考词表或所述综合文本中取词确定目标广告文本的词元。

2.根据权利要求1所述的广告文本生成方法，其特征在于，获取广告商品的商品标题及其参考广告文本的步骤中，包括如下步骤：

获取广告商品的商品标题和商品图片；

采用文本编码器提取所述广告商品的商品标题的深层语义信息，获得相应的文本编码向量，采用图像编码器提取所述广告商品的商品图片的深层语义信息，获得相应的图片编码向量；

计算出所述广告商品的商品图片的图片编码向量与广告创意库中的各个创意广告中的商品图片的图片编码向量之间的第一相似度，以及计算出所述广告商品的商品标题的文本编码向量与广告创意库中的各个创意广告中的参考广告文本的文本编码向量之间的第二相似度；

根据所述第一相似度和第二相似度从广告创意库中筛选出与所述商品标题相匹配的参考广告文本。

3.根据权利要求1所述的广告文本生成方法，其特征在于，采用文本生成模型的编解码网络逐时间步解码获得所述商品标题的解码特征信息，确定所述解码特征信息映射到所述编解码网络所引用的第一参考词表的生成概率分布，包括如下步骤：

根据文本生成模型的编解码网络所引用的第一参考词表编码所述商品标题，获得第一编码向量；

采用所述编解码网络的编码器提取出所述第一编码向量的深层语义信息，获得相对应的第一编码向量序列；

采用所述编解码网络中的解码器以所述第一编码向量序列作为输入，获得相应的解码特征序列作为解码特征信息，逐时间步自回归解码所述解码特征信息得出各个时间步的生成概率分布，其中每个生成概率分布存储映射到所述第一参考词表中的各个词元的概率。

4.根据权利要求1所述的广告文本生成方法，其特征在于，采用文本生成模型的编码器获得所述商品标题与其参考广告文本所构成的综合文本的编码特征信息，确定所述编码特征信息相对于所述解码特征信息的关键特征信息，作为指针概率分布的步骤中，包含如下步骤：

拼接所述商品标题与其参考广告文本构成综合文本；

根据文本生成模型的编码器所引用的第二参考词表编码所述综合文本，获得第二编码向量；

采用所述编码器提取出所述第二编码向量的深层语义信息，获得相应的第二编码向量序列作为编码特征信息；

将所述文本生成模型的编解码网络解码过程中每个时间步对应的所述解码特征信息与所述编码特征信息输入至注意力层进行特征交互，获得相应的关键特征信息作为指针概率分布。

5.根据权利要求1所述的广告文本生成方法，其特征在于，根据所述编码特征信息与所述解码特征信息计算确定匹配权重，以所述匹配权重对所述生成概率分布和指针概率分布平滑加权，获得优化概率分布的步骤中，包含如下步骤：

以所述关键特征信息对所述编码特征信息进行加权求和，获得所述综合文本的上下文向量；

根据所述解码特征信息与所述上下文向量计算确定匹配权重，以所述匹配权重对所述生成概率分布和指针概率分布分别加权，获得优化概率分布。

6.根据权利要求1所述的广告文本生成方法，其特征在于，根据优化概率分布在所述第一参考词表或所述综合文本中取词确定目标广告文本的词元，包含：根据优化概率分布，采用预设的采样策略在所述第一参考词表或所述综合文本中取词确定目标广告文本的词元。