We present DeepGen, a system deployed at web scale for automatically creating sponsored search advertisements (ads) for BingAds customers. We leverage state-of-the-art natural language generation (NLG) models to generate fluent ads from advertiser's web pages in an abstractive fashion and solve practical issues such as factuality and inference speed. In addition, our system creates a customized ad in real-time in response to the user's search query, therefore highlighting different aspects of the same product based on what the user is looking for. To achieve this, our system generates a diverse choice of smaller pieces of the ad ahead of time and, at query time, selects the most relevant ones to be stitched into a complete ad. We improve generation diversity by training a controllable NLG model to generate multiple ads for the same web page highlighting different selling points. Our system design further improves diversity horizontally by first running an ensemble of generation models trained with different objectives and then using a diversity sampling algorithm to pick a diverse subset of generation results for online selection. Experimental results show the effectiveness of our proposed system design. Our system is currently deployed in production, serving ${\sim}4\%$ of global ads served in Bing.


翻译:我们以网络规模推出DeepGen, 用于自动为BingAds客户创建赞助搜索广告(ads)的系统DeepGen。 我们利用最先进的自然语言生成模型(NLG),从广告商的网页上以抽象的方式生成流畅的广告,解决事实品质和推断速度等实际问题。 此外, 我们的系统根据用户的搜索查询,实时制作一个定制广告, 从而根据用户正在寻找的目标, 突出同一产品的不同方面。 为了实现这一点, 我们的系统生成了对更小的广告的多种选择, 并在查询时选择了最相关的广告。 我们通过培训一个可控制的NLG模型, 为同一网页制作多个广告, 突出不同的销售点, 来改进下一代的多样性。 我们的系统设计通过首先运行一组经过不同目标培训的生成模型, 然后使用多样性的抽样算法, 来为在线选择不同版本的结果选择一个子组。 实验结果显示我们目前投入全球生产的系统设计 $ 。

0
下载
关闭预览

相关内容

不可错过!《机器学习100讲》课程,UBC Mark Schmidt讲授
专知会员服务
72+阅读 · 2022年6月28日
专知会员服务
44+阅读 · 2020年10月31日
【干货书】真实机器学习,264页pdf,Real-World Machine Learning
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
30+阅读 · 2019年10月17日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Workshop
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年12月20日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Plenary Talk2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月2日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Industry Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年7月28日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2016年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
1+阅读 · 2022年10月6日
Arxiv
0+阅读 · 2022年10月3日
Arxiv
0+阅读 · 2022年10月1日
Arxiv
0+阅读 · 2022年9月30日
Arxiv
11+阅读 · 2018年1月11日
VIP会员
相关资讯
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Workshop
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年12月20日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Plenary Talk2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月2日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Industry Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年7月28日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
相关论文
Arxiv
1+阅读 · 2022年10月6日
Arxiv
0+阅读 · 2022年10月3日
Arxiv
0+阅读 · 2022年10月1日
Arxiv
0+阅读 · 2022年9月30日
Arxiv
11+阅读 · 2018年1月11日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2016年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员