広告文生成タスクの規定とベンチマーク構築

インターネット広告の需要拡大に伴い，人手による広告制作は限界を迎えつつある．特に，検索クエリに関連する広告文を検索結果画面に提示する検索連動型広告（図1）は，前年比約8%前後で増加している膨大な検索クエリの対応に迫られているため，広告文制作の自動化が喫緊の課題となっている[1]．このような産業的な需要もあり，広告文の自動生成に関する研究が盛んに取り組まれている[2]．事前に定義したテンプレートに対して適切なキーワードを挿入することで広告文を生成するテンプレートに基づく手法[3–5]に始まり，近年では機械翻訳や自動要約などで活用されているエンコーダ・デコーダ型モデルを用いたニューラル言語生成に基づく手法[6–8]など数多くの手法が提案されている．一方で，広告文生成研究の評価には重大な課題が残っている．英語や日本語など言語問わず分野全体が享受できる共通データセット（ベンチマーク）の欠如により，既存研究はこれまで独自データを用いた個々の検証に留まっており，手法間の包括的な比較ができていない[2]．また，ベンチマークが存在検索クエリ検索キーワードスキンケア自然派話題スキンケア自然派スキンケアオーガニック：ランディングページ（LP）広告文（上部:見出し文下部:説明文）しないゆえにモデルの入出力形式に関しても合意形成が取られていない．検索キーワードを入力に用いる研究[9]もある一方で，既存の広告文[7]や広告文をクリックした遷移先のランディングページ（LP）などを入力に用いる研究[8]も存在する．このことは，分野全体としてこれまで広告文生成の問題設定を十分に規定できていないことを示唆しており，ベンチマークの欠如と併せて広告文生成技術の一般化の大きな妨げとなっている．ベンチマークの設計を通して問題を規定し，研究者間で共有できれば，手法を横並びに評価できる．その結果として，分野全体が取り組むべき本質的に重要な部分が明らかになり，技術の一般化が進むことが期待される．そこで本研究では，広告文生成の学術分野としてのさらなる発展を目指し，広告文生成タスクの規定およびベンチマークの構築を行う．具体的には，まず広告の目的および要件を整理し，広告文生成（AdTextGeneration）を応用横断的なタスクとして規定する．このとき，従来タスクとの違いや本タスク特有の課題を提示するとともに，研究題材としての学術的な意義について示す．次に，本研究では日本語における広告文生成ベンチマークのための共通データセットCAMultimodalEvaluationforAdTextGeneRAtion(CAMERA)を構築する1）．最後に，事前学習済みモデルの種類やマルチモーダル情報の使用有無といった観点で多様な複数の広告文生成モデルを用意し，構築したベンチマークを用いたベースライン実験を通して，提案ベンチマークの有用性および本タスクの現状と今後の課題を示す．1）構築したデータセットは今後一般公開する予定である..