学習データの珍しさを考慮した多様な広告文生成

リスティング広告は、様々なユーザーにリーチするために、多様な表現や訴求を用いた広告文を作成することが重要である。しかし従来の広告文生成モデルは、トレードオフの関係にある多様性と妥当性を両立することが難しい課題があった。そこで我々は、学習データに含まれる各広告文の表現の珍しさ(レア度)を計算し、レア度に応じた重み付けを行うことで、妥当性を維持しながら多様な広告文を生成する手法を提案した。結果として、既存手法以上の妥当性を獲得しながら、多様性を29%向上させることができた。