盘点准时播|2020京东入选论文深度解析，京东AI写作能力超过人类表现，AAAI 人工智能技术在电商领域

人工智能技术在电商领域，有着丰富的应用场景。应用场景是数据入口，数据通过技术得到提炼，反过来又作用于技术，二者相辅相成。
在刚刚结束的京东618 ，京东AI智能写作生成的营销文案内容在曝光点击率、进商详转化率等方面其实都做到了优于人工创作的营销内容。目前京东AI智能写作产品已覆盖京东零售超过2000个商品品类，在图文内容营销上，智能写作产品撰写的导购素材相比于人工撰写内容点击转化率超过40% 。
据了解，京东AI智能写作产品源自于自然语言理解与知识图谱技术，并应用到了京东零售【发现好货】频道中。通过AI智能写作创作的数十万商品营销图文素材，不仅填补了商品更新与达人写作内容更新之间的巨大缺口，也提升了内容频道的内容丰富性。
接下来让我们通过解读京东AI研究院入选AAAI2020的论文来一起来看看， AI是如何做到针对不同群体打造不同营销策略及不同风格的营销文案，从而提高营销转化率的。
自动文本摘要（简称“自动文摘”）是自然语言处理领域中的一个传统任务，其提出于20世纪50年代。自动文摘任务的目标是对于给定的文本，获得一段包含了其中最重要信息的简化文本。常用的自动文摘方法包括抽取式自动文摘（ExtractiveSummarization)和生成式自动文摘（AbstractiveSummarization) 。抽取式自动文摘通过提取给定文本中已存在的关键词、短语或句子组成摘要；生成式自动文摘通过对给定文本建立抽象的语意表示，利用自然语言生成技术，生成摘要。
本文所介绍的是基于关键词指导的生成式句子摘要方法，该方法融合了抽取式自动文摘和生成式自动文摘，在Gigaword句子摘要数据集上与对比模型相比，取得了更好的性能。

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1、生成式句子摘要
生成式句子摘要(AbstractiveSentenceSummarization)任务的输入是一个较长的句子，输出是该输入句子的简化短句。
我们注意到，输入句子中的一些重要词语（即关键词）为摘要的生成提供了指导线索。另一方面，当人们在为输入句子创作摘要时，也往往会先找出输入句子中的关键词，然后组织语言将这些关键词串接起来。最终，生成内容不仅会涵盖这些关键词，还会确保其流畅性和语法正确性。我们认为，相较于纯粹的抽取式自动文摘和生成式自动文摘，基于关键词指导的生成式自动文摘更接近于人们创作摘要时的习惯。

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我们举一个简单的句子摘要的例子。如图1所示，我们可以大致将输入句子和参考摘要的重叠的词（停用词除外）作为关键词，这些重叠的词语覆盖了输入句子的要点。例如，我们通过关键词“世界各国领导人”“关闭”和“切尔诺贝利” ，可以获取输入句子的主旨信息，即“世界各国领导人呼吁关闭切尔诺贝利” ，这与实际的参考摘要“世界各国领导人敦促支持切尔诺贝利核电站关闭计划”是相吻合的。这种现象在句子摘要任务中很常见：在Gigaword句子摘要数据集上，参考摘要中的词语超过半数会出现在输入句子中。
2、模型概述
句子摘要任务的输入为一个较长的句子，输出是一个简短的文本摘要。我们的动机是，输入文本中的关键词可以为自动文摘系统提供重要的指导信息。首先，我们将输入文本和参考摘要之间重叠的词（停用词除外）作为Ground-Truth关键词，通过多任务学习的方式，共享同一个编码器对输入文本进行编码，训练关键词提取模型和摘要生成模型，其中关键词提取模型是基于编码器隐层状态的序列标注模型，摘要生成模型是基于关键词指导的端到端模型。关键词提取模型和摘要生成模型均训练收敛后，我们利用训练好的关键词提取模型对训练集中的文本抽取关键词，利用抽取到的关键词对摘要生成模型进行微调。测试时，我们先利用关键词提取模型对测试集中的文本抽取关键词，最终利用抽取到的关键词和原始测试文本生成摘要。