要約
自然言語生成方法は、広告主が制作するオンライン広告の数を増やすのに役立つ効果的なツールとして登場しました。
この調査では、テンプレート ベースからニューラル ネットワークを使用した抽出的および抽象的なアプローチに至るまで、過去 10 年間のこのテーマに関する研究傾向のレビューが行われます。
さらに、指標の最適化、忠実性、多様性、マルチモダリティ、ベンチマーク データセットの開発など、調査を通じて明らかになった主要な課題と方向性についても説明します。
要約(オリジナル)
Natural language generation methods have emerged as effective tools to help advertisers increase the number of online advertisements they produce. This survey entails a review of the research trends on this topic over the past decade, from template-based to extractive and abstractive approaches using neural networks. Additionally, key challenges and directions revealed through the survey, including metric optimization, faithfulness, diversity, multimodality, and the development of benchmark datasets, are discussed.
arxiv情報
| 著者 | Soichiro Murakami,Sho Hoshino,Peinan Zhang |
| 発行日 | 2023-06-22 07:52:34+00:00 |
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