陈宏申：浅谈京东电商商品文案挖掘难点及优化实践

导读： 在电商推荐系统中，除商品的图片与价格信息外，文案内容同样是影响用户决策的重要因素。序列文本生成模型，尤其是基于编码器-解码器结构的模型，已成为文案挖掘的关键技术手段。然而，此类方法在实际应用中仍面临两个显著的技术难题：其一，生成的文案内容存在不可靠性与质量波动问题，难以满足电商平台对文案内容可信度的高要求；其二，在训练过程中序列文本生成模型常出现数据坍塌现象，导致生成内容趋于保守、缺乏多样性，并且无法有效反映语言风格的演变趋势。为应对上述问题，在构建以文案生成为核心的技术体系的同时，引入了文案摘要清洗机制和质量评估模块，并提出了一套适用于电商场景的通用文案挖掘解决方案。本文将重点介绍京东电商平台在商品文案挖掘方面的优化实践成果，具体涵盖以下几个方面：

• 电商商品文案挖掘所面临的主要挑战及整体解决方案框架
• 针对电商商品文案摘要清洗系统的优化实施路径
• 商品文案生成系统在实际应用中的改进措施
• 文案质量评估系统的优化策略与实施方法

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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