Research

Natural Language Processing

研究テーマ

広告テキストの自動生成と表現理解

チームミッション

 
Natrual Language Processing (NLP) チームは、「自然言語処理技術による広告テキストの [MASK] で産業的・学術的な貢献 を目指す」グループです。[MASK] には「最適化、生成、分析、活用」が入ります。
広告の理想形とは、顕在的・潜在的に需要のあるユーザに対して、その需要を満たせるような情報を適切に届けることです。自然言語は両者を繋げる上で欠かせない要素で、どの言葉をどのように表現するかによってユーザの感じ方は大きく変わってきます。
NLPチームでは、広告を少しでも理想形に近づけられるよう、自然言語処理や機械学習などの先端技術を駆使しながら研究開発しています。その成果を国際会議などの学術の場で発表することはもちろん、社内プロダクトのコア技術として導入・運用されることも重要視しています。具体的には、膨大な商品に対する広告テキストの自動生成や、広告の品質を正確に測れる評価器の開発などの取り組みが挙げられます。
 
 

プロジェクト

①広告テキストの自動生成

 

数多くの商品やサービスが数多くのユーザの需要を満たすには膨大な量の広告を作る必要があります。人手による制作ではとうに限界を迎えており、自然言語処理や機械学習を使った自動生成が進んできています。このプロジェクトでは、「いかに質の高い広告テキストを自動生成できるか」にフォーカスしています。ここでの「質が高い」とは「広告効果が高い」に近い意味を持ちますが、さらに分解すると「広告訴求とユーザの意図が合致している」「正しい情報を伝えられている」「多様な表現になっている」などが挙げられ、これらを満たすような広告テキストの自動生成を目指しています。

 

関連
AI Lab、自然言語処理分野のトップカンファレンス「NAACL-HLT 2021」にて共著論文採択 ― 広告効果を考慮した広告文生成手法を提案 ―

 

②広告表現の理解

 

広告の自動生成と並んで重要な取り組みのひとつに、「広告を理解する」ことが挙げられます。広告の配信結果がなぜ良かった・悪かったのかを分析することは、より質の高い広告の制作に繋がります。例えば「訴求表現」は広告を構成する重要な要素で、EC 系の広告では品揃えや値段に関する訴求が響きそうだし、車のような高い商品は品質などの項目も重要視されます。

 

関連
AI Lab、自然言語処理分野のトップカンファレンス「NAACL-HLT 2022」にて主著論文採択 ― 効果の高い広告訴求を分析 ―

研究領域

自然言語処理 / 表現理解

所属メンバー

張 培楠

張 培楠

Peinan Zhang

研究領域: 自然言語処理

星野 翔

星野 翔

Sho Hoshino

研究領域: 自然言語処理

村上 聡一朗

村上 聡一朗

Soichiro Murakami

研究領域: 自然言語処理

加藤 明彦

加藤 明彦

Akihiko Kato

研究領域: 自然言語処理

三田 雅人

三田 雅人

Masato Mita

研究領域: 自然言語処理