一、個(gè)性化的標(biāo)題生成
個(gè)性化的標(biāo)題生成，指使用用戶內(nèi)容以及個(gè)性化的信息生成針對(duì)不同用戶或者不同應(yīng)用場(chǎng)景的標(biāo)題。
主要使用場(chǎng)景有以下三種：
- 推薦場(chǎng)景：在推薦系統(tǒng)中，不同用戶或群體可能對(duì)相同內(nèi)容有不同的興趣。因此，在推薦場(chǎng)景下，個(gè)性化標(biāo)題生成需要根據(jù)用戶的興趣和喜好為他們生成有針對(duì)性的標(biāo)題。這可以提高用戶的閱讀興趣，增加點(diǎn)擊率，從而提升整個(gè)推薦系統(tǒng)的效果。
- 搜索場(chǎng)景：在搜索引擎中，基于用戶的搜索查詢（query）生成與其相關(guān)的標(biāo)題是至關(guān)重要的。個(gè)性化標(biāo)題生成應(yīng)該能夠捕捉到用戶的搜索意圖，并將其結(jié)合文章內(nèi)容生成符合用戶需求的標(biāo)題。這樣可以幫助用戶快速找到滿足他們需求的信息，提升搜索體驗(yàn)。
- 創(chuàng)作者平臺(tái)：在創(chuàng)作者平臺(tái)上，作者通常會(huì)有自己獨(dú)特的寫作風(fēng)格。個(gè)性化標(biāo)題生成需要模仿作者歷史的標(biāo)題創(chuàng)作風(fēng)格，為他們生成風(fēng)格一致的標(biāo)題。這可以幫助作者保持個(gè)人品牌形象的連貫性，同時(shí)也能讓讀者更容易識(shí)別出作者的作品。
主要面臨的問(wèn)題難點(diǎn)：
- 場(chǎng)景表示：用戶興趣、搜索 query、作者風(fēng)格等等顯式或者隱式的信息如何表示？
- 交互設(shè)計(jì)：場(chǎng)景表示獲取之后如何和文章或者標(biāo)題交互生成個(gè)性化的標(biāo)題？
1、基于關(guān)鍵詞的標(biāo)題生成
推薦和搜索場(chǎng)景存在大量的關(guān)鍵詞，比如，推薦里的 tag，興趣點(diǎn)和畫像，搜索里的 query 等。模型使用了 Transformer 結(jié)構(gòu)，包括 Encoder 和 Decoder 部分。文章嘗試了多種方法將關(guān)鍵詞信息整合到模型中，以實(shí)現(xiàn)更好的效果。最簡(jiǎn)單的方法是通過(guò)在原有的 Multi-head Attention 層上添加一個(gè)新的關(guān)鍵詞表示層。另一種方法是先將文章表示與關(guān)鍵詞表示進(jìn)行交互，關(guān)鍵詞表示作為 query，文章表示作為 key 和 value，再使用 Multi-head Attention 層生成過(guò)濾后的文章表示，最后在 Decoder 端進(jìn)行處理。
實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在引入關(guān)鍵詞過(guò)濾的文章表示后，模型性能得到了顯著提升。通過(guò)這種方法，生成的標(biāo)題更貼合用戶興趣，進(jìn)而提高推薦和搜索的準(zhǔn)確性。
2、基于歷史點(diǎn)擊序列的個(gè)性化標(biāo)題生成
為了生成與用戶點(diǎn)擊風(fēng)格更匹配的標(biāo)題，我們提出了一種結(jié)合 transformer encoder 和 LSTM decoder 的方法，并將用戶歷史點(diǎn)擊序列信息融入其中。以下是該方法的詳細(xì)介紹：
輸入數(shù)據(jù)與用戶表示：首先，對(duì)每個(gè)用戶的歷史點(diǎn)擊序列進(jìn)行處理。輸入數(shù)據(jù)包括用戶瀏覽過(guò)的文章標(biāo)題或者其他相關(guān)特征。通過(guò) user encoder 對(duì)這些歷史點(diǎn)擊序列進(jìn)行編碼，得到一個(gè)用戶 embedding，代表用戶的點(diǎn)擊風(fēng)格。
模型架構(gòu)：整個(gè)模型以基于自注意力機(jī)制的 transformer encoder 作為 encoder 端，用于提取輸入文章內(nèi)容的語(yǔ)義和結(jié)構(gòu)信息。而 decoder 端采用長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM），它具有較強(qiáng)的時(shí)序建模能力，可以有效地生成流暢、連貫的標(biāo)題。
用戶風(fēng)格指導(dǎo)：在標(biāo)題生成過(guò)程中，user embedding 可通過(guò)如下三種方式指導(dǎo)模型的輸出：
a. 初始化 LSTM hidden state：將 user embedding 作為 LSTM 的初始隱藏狀態(tài)（hidden state）。這意味著在生成標(biāo)題時(shí)，模型會(huì)從用戶點(diǎn)擊風(fēng)格的角度開始思考。這樣可以使得生成的標(biāo)題更符合用戶的興趣和口味。
b. 參與 attention distribution 計(jì)算：在解碼過(guò)程中，LSTM需要根據(jù)輸入文章內(nèi)容和當(dāng)前已生成的部分標(biāo)題來(lái)預(yù)測(cè)下一個(gè)詞。為了實(shí)現(xiàn)這個(gè)目標(biāo)，引入 attention 機(jī)制可以幫助 LSTM 關(guān)注到更加重要的輸入信息。通過(guò)將 user embedding 納入 attention 分布的計(jì)算，可以讓模型在生成標(biāo)題時(shí)更關(guān)注與用戶點(diǎn)擊風(fēng)格相關(guān)的內(nèi)容。
c. 參加門控網(wǎng)絡(luò)計(jì)算：LSTM 中的門控網(wǎng)絡(luò)起到調(diào)節(jié)信息流動(dòng)的作用。在標(biāo)題生成過(guò)程中，通過(guò)將 user embedding 與文章內(nèi)容信息相結(jié)合，參與門控網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算，可以進(jìn)一步優(yōu)化信息篩選和更新過(guò)程。這有助于生成更符合用戶風(fēng)格的標(biāo)題。
實(shí)驗(yàn)效果如下：
3、基于作者風(fēng)格的標(biāo)題生成
為了生成更具吸引力、相關(guān)性和流暢性的標(biāo)題，我們采用了基于 transformer 模型的方法，并將作者的歷史標(biāo)題信息融入其中。
首先，為了構(gòu)建訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，我們對(duì)每天發(fā)文量特別多的搬運(yùn)號(hào)和發(fā)文量特別少的創(chuàng)作者進(jìn)行過(guò)濾。接著，根據(jù)作者的歷史標(biāo)題，構(gòu)造一個(gè)三元組（<文章，歷史標(biāo)題，想要的標(biāo)題>）數(shù)據(jù)集。這些數(shù)據(jù)將作為輸入來(lái)訓(xùn)練 transformer 模型。
在 transformer 模型中，encoder 主要負(fù)責(zé)提取輸入文本的語(yǔ)義信息。然而，僅通過(guò)計(jì)算 n 個(gè)歷史標(biāo)題的 embedding 并對(duì)其進(jìn)行平均，很難得到作者風(fēng)格的表征。為解決這個(gè)問(wèn)題，我們引入了對(duì)比學(xué)習(xí)的方法。在 batch 內(nèi)，同一作者的標(biāo)題兩兩組成正例，不同作者的標(biāo)題兩兩組成負(fù)例。這樣進(jìn)行訓(xùn)練，可以使模型的表征更傾向于捕捉作者風(fēng)格，而非單純的語(yǔ)義信息。
實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，引入作者風(fēng)格的標(biāo)題生成模型在 Rouge 和 BLEU 評(píng)估指標(biāo)上有所提升。與原始模型相比，新模型生成的標(biāo)題具有更高的流暢性、相關(guān)性和吸引力，同時(shí)能夠保持與作者風(fēng)格的一致性。這說(shuō)明，通過(guò)利用作者歷史標(biāo)題信息，我們可以成功地生成更符合作者風(fēng)格的標(biāo)題，從而提高用戶體驗(yàn)。
二、自動(dòng)封面圖合成
在當(dāng)今信息爆炸的時(shí)代，封面圖作為一種視覺傳達(dá)方式，具備強(qiáng)烈的吸引力和可讀性。它在各種場(chǎng)景中都發(fā)揮著至關(guān)重要的作用，如社交媒體、網(wǎng)站、雜志等。然而，要設(shè)計(jì)出一個(gè)既能夠吸引觀眾注意力又不失實(shí)用性的封面圖，并非易事。封面圖的簡(jiǎn)單與復(fù)雜之間需要找到一個(gè)平衡點(diǎn)，以確保用戶能夠快速地理解其內(nèi)容，并產(chǎn)生濃厚興趣。
過(guò)于簡(jiǎn)單的封面圖可能導(dǎo)致用戶無(wú)法獲取足夠的信息，從而忽略了其背后的價(jià)值。而過(guò)于復(fù)雜的封面圖可能讓人覺得難以消化，使用戶在面對(duì)海量信息中迅速喪失耐心。因此，在設(shè)計(jì)封面圖時(shí)，應(yīng)該遵循“簡(jiǎn)潔明了”的原則，通過(guò)適當(dāng)?shù)奈淖趾蛨D片組合來(lái)告訴用戶這是一篇什么樣的文章。
為了增加封面圖的吸引力和實(shí)用性，建議在封面圖中嵌入標(biāo)題、標(biāo)簽（Tag）等關(guān)鍵信息。這些關(guān)鍵信息能夠讓用戶在第一時(shí)間獲得文章的主題，從而激起他們的閱讀興趣。同時(shí)，這也有助于提高文章的專業(yè)性和可信度，讓用戶相信它是值得花時(shí)間去閱讀的。
總之，封面圖在信息傳遞和用戶吸引方面具有重要意義。設(shè)計(jì)師應(yīng)該根據(jù)目標(biāo)受眾和傳播渠道來(lái)平衡封面圖的簡(jiǎn)單與復(fù)雜程度，精心設(shè)計(jì)出既美觀又實(shí)用的封面圖。通過(guò)在封面圖中嵌入關(guān)鍵信息，如標(biāo)題、標(biāo)簽等，可以提升用戶體驗(yàn)，進(jìn)而擴(kuò)大文章的傳播范圍和影響力。
這里需要注意幾點(diǎn)：
- 封面圖不能含有臺(tái)標(biāo)，水印，字幕等。
- 封面圖關(guān)鍵信息不能遮擋人臉，重要目標(biāo)等。
- 封面圖上的關(guān)鍵信息需要從標(biāo)題，標(biāo)簽，分類和關(guān)鍵詞等抽取。
首先，通過(guò)圖像修復(fù)技術(shù)去除水印、字幕等干擾元素，得到干凈的封面圖。然后，使用 Seq2Seq 模型提取標(biāo)題和標(biāo)簽中的關(guān)鍵信息。接下來(lái)，進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)以識(shí)別人臉、物品等關(guān)鍵部位，確保在生成的封面圖上不被遮擋。最后，采用自動(dòng)封面圖合成參考 Layout Generation 方法，將文本信息融合到封面圖中。其具體流程框圖如下：
為了實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量的封面圖生成，本文介紹了一種采用先進(jìn)技術(shù)的方法，包括圖像修復(fù)技術(shù)、Seq2Seq 模型、目標(biāo)檢測(cè)以及自動(dòng)封面圖合成參考 Layout Generation 方法。以下是該方法的詳細(xì)步驟：
圖像修復(fù)技術(shù)：圖像修復(fù)技術(shù)旨在去除水印、字幕等干擾元素，從而得到干凈的封面圖。這一過(guò)程使用 Faster R-CNN，主要有以下幾步：OCR 識(shí)別文本框的 proposals。使用 Re.NET50 對(duì)輸入圖片進(jìn)行特征提取，得到 F1。通過(guò)特征映射，從F1中獲取文本框的特征 F2?；?F2 進(jìn)行分類，識(shí)別是否是文案、臺(tái)標(biāo)、字幕。基于 inpAInting 進(jìn)行內(nèi)容抹除。通過(guò)這種方式，修復(fù)后的圖像能夠保留原始場(chǎng)景的視覺效果，同時(shí)消除不必要的元素。
使用 Seq2Seq 模型提取關(guān)鍵信息：Seq2Seq 模型是一種基于深度學(xué)習(xí)的端到端序列生成模型。在此應(yīng)用中，它被用于從標(biāo)題和標(biāo)簽中提取關(guān)鍵信息。Seq2Seq 模型由兩部分組成：編碼器和解碼器。編碼器將輸入文本轉(zhuǎn)換為一個(gè)固定大小的向量表示，然后解碼器從該表示生成輸出序列。在這個(gè)過(guò)程中，模型可以學(xué)會(huì)識(shí)別并提取與封面圖相關(guān)的關(guān)鍵信息。具體做法如下：使用帶 Pointer 的預(yù)訓(xùn)練 T5 模型作為底座模型。標(biāo)注一批數(shù)據(jù)，使用視頻的標(biāo)題、分類和關(guān)鍵詞作為輸入，人工改寫的信息作為結(jié)果。預(yù)測(cè)的關(guān)鍵信息可能包含多個(gè)片段。
目標(biāo)檢測(cè)：目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)用于識(shí)別圖像中的關(guān)鍵部位，如人臉、物品等。這些部位可能在圖像中具有顯著的視覺特征，因此它們?cè)谏煞饷鎴D時(shí)需要特別關(guān)注。目標(biāo)檢測(cè)通常借助深度學(xué)習(xí)技術(shù)，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和區(qū)域卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（R-CNN），來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)關(guān)鍵部位的精確識(shí)別。這樣，在插入文本信息時(shí)，可以確保這些關(guān)鍵部位不被遮擋。目前目標(biāo)檢測(cè)模型可以識(shí)別人臉、貓、狗、汽車等65個(gè)類別。目標(biāo)框位置使用左上和右下兩個(gè)點(diǎn)的坐標(biāo)表示。
自動(dòng)封面圖合成參考 Layout Generation 方法：在前述準(zhǔn)備工作完成后，接下來(lái)就是將文本信息融合到封面圖中。為此，采用一種名為 Layout Generation 的方法來(lái)自動(dòng)生成封面圖布局。該方法首先對(duì)輸入圖像進(jìn)行分析，提取其視覺特征和結(jié)構(gòu)信息。然后，根據(jù)這些信息確定最佳的文本插入位置和樣式。最后，將從標(biāo)題和標(biāo)簽中提取到的關(guān)鍵信息插入到相應(yīng)位置，生成最終的封面圖。
