ترغب بنشر مسار تعليمي؟ اضغط هنا

دراسة تجريبية لتوليد النصوص لإعلان محرك البحث

An Empirical Study of Generating Texts for Search Engine Advertising

392   0   0   0.0 ( 0 )
 تاريخ النشر 2021
  مجال البحث الذكاء الاصناعي
والبحث باللغة English
 تمت اﻹضافة من قبل Shamra Editor




اسأل ChatGPT حول البحث

على الرغم من وجود العديد من الدراسات حول توليد اللغة العصبية (NLG)، إلا أن القليل من التجارب يتم وضعها في العالم الحقيقي، وخاصة في مجال الإعلان.يمكن أن تساعد توليد الإعلانات مع نماذج NLG في تصفيات الأوجه في إنشائها.ومع ذلك، قامت دراسات قليلة بتقييم تأثير الإعلانات التي تم إنشاؤها بشكل كاف مع وجود خدمة فعلية مضمنة لأنها تتطلب كمية كبيرة من بيانات التدريب وبيئة معينة.في هذه الورقة، نوضح حالة الاستخدام العملي لتوليد نص الإعلان بنموذج NLG.خصيصا، نعرض كيفية تحسين تأثير الإعلانات، ونشر النماذج إلى منتج، وتقييم الإعلانات التي تم إنشاؤها.



المراجع المستخدمة
https://aclanthology.org/
قيم البحث

اقرأ أيضاً

1548 - Google 2015 كتاب
أساسيات محسن محركات البحث - انشاء عناوين صفحات فريدة ودقيقة - تحسين بنية الموقع - تحسين المحتوى - التعامل مع برامج الزحف - تحسين محركات البحث لهواتف الجوال - التحليلات وعمليات الترويج
الاعتراف بالكيانات المسماة في استفسارات محرك البحث القصيرة هي مهمة صعبة بسبب معلومات السياق الأضعف مقارنة بالجمل الطويلة.فشلت أنظمة التعرف على الكيان المسماة القياسية (NER) التي يتم تدريبها على الجمل الصحيحة والطويلة بشكل جيد على أداء هذه الاستفسارات بشكل جيد.في هذه الدراسة، نشارك جهودنا نحو إنشاء مجموعة بيانات تنظيفها ومصممة من استفسارات محرك البحث التركية الحقيقية (TR-SEQ) وإدخال ملصق ممت طويل لإرضاء احتياجات محرك البحث.يتم تدريب نظام NER من خلال تطبيق أحدث طريقة التعلم العميقة من أحدث برت إلى البيانات التي تم جمعها وإبلاغ أدائها العالي على استعلامات محرك البحث.علاوة على ذلك، قمنا بمقارنة نتائجنا مع أنظمة NER التركية التي من بين الفن.
يتطلب التواصل السلس والفعال القدرة على أداء استنتاج المناشد الكامن أو الصريح. يركز معايير التفكير في المناولة (مثل Socialiqa و Commonsenseqa) بشكل رئيسي على المهمة التمييزية المتمثلة في اختيار الإجابة الصحيحة من مجموعة من المرشحين، ولا تنطوي على تولي د لغة تفاعلية كما هو الحال في الحوار. علاوة على ذلك، فإن مجموعات بيانات الحوار الحالية لا تركز صراحة على عرض المنطقي كجايت. في هذه الورقة، نقدم دراسة تجريبية للعموم في توليد استجابة الحوار. نحن أولا استخراج السيارات الحوارات العمومية من مجموعات بيانات الحوار الموجودة من خلال الاستفادة من Congalnet، الرسم البياني المعرفة للعموم. علاوة على ذلك، بناء على السياقات الاجتماعية / المواقف في Socialiqa، نجمع مجموعة بيانات حوار جديدة مع حوارات 25 كيلو بايت تهدف إلى عرض العمولة الاجتماعية في بيئة تفاعلية. نقوم بتقييم نماذج توليد الاستجابة المدربة باستخدام مجموعات البيانات هذه والعثور على النماذج المدربة على كلا من المستخرجة وبياناتنا التي تم جمعها تنتج الردود التي تظهر باستمرار المزيد من المنطقي من الأساس. أخيرا، نقترح نهج للتقييم التلقائي للعموم التي تعتمد على ميزات مشتقة من نماذج النقدية واللغة المدربة مسبقا وحوار الحوار، وتظهر ارتباطا معقولا بالتقييم البشري لجودة الردود.
تعتمد تقنيات AdgeDDing Word بشدة على ترددات الكلمات في Corpus، وتتأثر سلبا بفشل في تقديم تمثيلات موثوقة للكلمات ذات التردد المنخفض أو الكلمات غير المرئية أثناء التدريب. لمعالجة هذه المشكلة، نقترح خوارزمية لتعلم Admeddings عن الكلمات النادرة على أساس محرك بحث الإنترنت وعلاقات الموقع المكاني. خوارزميتنا عائدات في خطوتين. نقوم أولا باسترجاع صفحات الويب المقابلة للكلمة النادرة من خلال محرك البحث وتحليل النتائج المرسلة لاستخراج مجموعة من أكثر الكلمات ذات الصلة. نحن متوسط ​​ناقلات الكلمات ذات الصلة باعتبارها المتجه الأولي للكلمة النادرة. بعد ذلك، فإن موقع الكلمة النادرة في مساحة المتجه يتم ضبطه بشكل متكرر وفقا لترتيب ما له في الكلمات ذات الصلة. بالمقارنة مع النهج الأخرى، يمكن للخوارزمية لدينا معرفة تمثيلات أكثر دقة لمجموعة واسعة من المفردات. نقوم بتقييم شركاتنا النادرة المستفادة من الكلمات النادرة على مهمة كلمة متعلقة، وتظهر النتائج التجريبية أن خوارزميتنا تحقق الأداء الحديث من بين الفن.
يتضمن هذا البحث بناء نواة محرك بحث يمكنه العمل ضمن شبكة الانترنت , قادر على التحكم بالبحث عن معلومات بمجالات محددة و فهرسة مواقع معينة . تم في هذا البحث دراسة مسألة البحث عن المعلومات عبر الانترنيت و نظم استرجاع المعلومات و أنواع محركات البحث و المع ماريات الأساسية لبناء المحركات و من ثم اقتراح معمارية محرك بحث يصلح نواة لمحرك البحث المرغوب و تحديد المخطط النهائي لمعمارية محرك البحث حيث تم بناء مقاطع محرك البحث و إجراء الاختبارات و النتائج.

الأسئلة المقترحة

التعليقات
جاري جلب التعليقات جاري جلب التعليقات
سجل دخول لتتمكن من متابعة معايير البحث التي قمت باختيارها
mircosoft-partner

هل ترغب بارسال اشعارات عن اخر التحديثات في شمرا-اكاديميا