陈宏申：如何攻克京东商品文案挖掘难题及优化技巧？

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导语：在电商推荐中，除了产品图片和价格信息外，文案也是非常重要的维度。基于编码器-解码器格式的序列文本生成模型是文案挖掘的核心，但同时也面临着两大技术挑战。

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导读： 在电商推荐中，除了推送商品的图片和价格信息外，文案也是商品非常重要的维度。基于编码器解码器范式的序列文本生成模型是文案挖掘的核心，但该种方法面临着两大技术挑战：一是文案生成结果不可靠和生成质量不可控，无法满足业务对电商商品文案内容可靠性的严格要求；二是序列文本生成模型经常面临数据坍塌，比较容易生成万金油式的安全文案，文案内容本身的多样性会越来越低，且无法捕捉语言本身的流行或演化趋势。针对以上两大挑战，在以文案生成系统为核心的基础上，引入了文案摘要清洗系统和文案质量评估系统，总结提出了一个通用的电商商品文案挖掘方案。今天将和大家分享京东电商平台的电商商品文案挖掘的优化实践，包括以下几方面内容：

• 电商商品文案挖掘的挑战和方案框架
• 电商商品文案摘要清洗系统的优化实践
• 电商商品文案生成系统的优化实践
• 电商商品文案质量评估系统的优化实践

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01 电商商品文案挖掘的挑战和方案框架 1. 电商商品文案的应用场景

首先来看一下电商商品文案的应用场景。

电商商品文案不仅可以用于描述商品的独特卖点，同时可以用于介绍商品的一些特质。根据电商商品文案的长度，可分为短文案和长文案。例如，15字的短文案可以体现茅台酒、手机的卖点，同时也描述了商品的特点；百余字的长文案可以描述眼霜、一本书等。