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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