이 연구는 전자상거래 웹사이트의 광고 헤드라인을 자동 생성하는 문제에 대한 해결책을 제시합니다. 강화 학습(RL) 정책 경사 하강법을 Transformer 기반 Masked Language Model에 적용하여 광고 헤드라인을 생성합니다. 모델 생성 헤드라인은 문법 및 창의성 측면에서 사람이 제출한 헤드라인보다 우수합니다.
기존 Transformer 및 LSTM + RL 방법보다 겹침 지표 및 품질 감사에서 성능이 뛰어납니다. 여러 제품을 동시에 광고하는 데 적합하며, 판매자가 원하는 제품을 조건으로 광고 헤드라인을 생성합니다.
이 방법은 대규모 광고 헤드라인 생성에 필요한 창의성 품질 기준을 충족하며, 전자상거래 웹사이트의 광고 효율성을 높이는 데 기여할 수 있습니다.