[2L4-J-9] 自然言語処理・情報検索: 変換と生成

[2L4-J-9-03] キーワード条件つき変分Autoencoderによる広告文生成

〇福田 宏幸¹ (1. 株式会社 電通)

キーワード：深層学習、生成モデル、変分Autoencoder

近年、デジタル広告の伸長により、速く大量に広告文（いわゆるキャッチコピー）を生成することが求められている。これまでたくさんの生成システムが提案されてきたが、ルールベースのものは生成のバリエーションに乏しく、一方でランダムに近い生成システムになると、広告の目的と合致しない広告文が生成されてしまう。この問題を解消する為、我々はキーワード条件つき変分Autoencoderによる広告文生成の手法を開発した。本手法では、広告文の生成にキーワードの条件づけを課すことで、広告の目的との関連性を強めつつ、一方で、ランダムにサンプルされた潜在変数を入力することで、バリエーションも担保することができる。実験の結果、元のデータベースの出現頻度に比べて50～200倍程度の出現率で、キーワードを含む広告文を生成することができ、また、人間では思いつかない様な広告文の生成も確認された。