他只会留意到,你胖了,挺好。

  • 1、一般的职场打工人在白天时都会有着规律的时间,譬如中午一点到两点这个时间,大家在吃午饭的时间都会点开朋友圈刷一下,这个时候发上新的广告,就能够让更多人看到。
  • 2、可要把黑裤子穿得不乏味,还需要一点“小聪明”。面料和裤形的变化,足以制造惊喜。
  • 3、可以看到现在生成的文案非常通顺连贯,完全没有重复问题。
  • 4、1男女通吃的衬衫
  • 5、2穿喜欢的颜色,做自己生活的主角。
  • 含苞待放的灯笼裙,一见就是春天。

    6、含苞待放的灯笼裙,一见就是春天。

  • 7、率性选择告别选择困难症
  • 8、通过穿衣搭配保持你的魅力依旧
  • 9、品味时尚,我的第“衣选择
  • 10、一旦拥有春款上新衣服,你就是女王。
  • 11、如果是个新人,多看看别人怎么写的,看多了自己就会写了,所有的淘宝文案都是一个套路,等你熟悉了这个套路再创作,加一些自己的想法就可以了,不难的
  • 12、服装是让人发现你的灵魂”
  • 13、PS用平常的语言去描述一个身材不那么完美的女性,不是每个人的身材都凹凸有致黄金比例!即便这样也应当保持个性,不要丢掉你的自信,如果我们都活在他人眼里那将会损失多少乐趣?这段文案没有华丽的辞藻,却把女性应该有的那种自信和与众不同很好的呈现给了大家
  • 14、想哭的时候,就立刻换上新衣吧。
  • 15、你写PPT的时候,阿拉斯加的鳕鱼正在跃出水面,
  • 16、关于之前类目生成不准确的例子,现模型的生成结果如下:

  • 17、请到雪梦莱,潇洒走一回!雪梦莱牌服装
  • 18、通过穿衣搭配保持你的魅力依旧
  • 19、就喜欢穿新衣服,秋天也要美美的
  • 在沉默里唱着动人的歌谣”
  • 20、在沉默里唱着动人的歌谣”
  • 21、收拾收拾,我们秋天见。
  • 22、三是单商品推荐文案生成,计划应用于应用于智慧市场的单品推荐,该场景是本文的重点优化方向。
  • 23、可见生成文案类目混淆的问题已得到较好的解决。
  • 24、就喜欢穿新衣服,秋天也要美美的
  • 25、【女装新款上新文案】美妆玩法:赢得信任+个性化服务
  • 26、生活需要激情,新款需要提醒,新款到货,简约而不简单,只为喜欢而选择,不为敷衍而将就,你若爱,我就一直在!

  • 27、同时,我们加入了不重复生成的词数占总生成词数的比例作为新的重复约束项,使重复指标得到了大幅优化。
  • 28、穿出你的美丽穿出你的自信。
  • 29、Hellospring
  • 30、如何提高文案生成的准确性与多样性,一直是智能文案生成在1688平台上落地应用过程中的业务痛点,而重复问题也是NLG问题的通病。本文将着重从这三个方面,提出生成算法的改进方案。
  • 31、尽管职场上需要干练、沉稳与气场,但不妨发挥你的诗意,将知性的白衬衫与飘带结合。
  • 32、心有所属,衣有所属。
  • 33、服装是女人的门面,它可以不奢华,但不能凑合,每一个不打扮的的日子,都是对美貌的辜负。
  • 任凭虎啸豹吼,为独金羊行俏。
  • 34、任凭虎啸豹吼,为独金羊行俏。
  • 35、如果是个新人,多看看别人怎么写的,看多了自己就会写了,所有的淘宝文案都是一个套路,等你熟悉了这个套路再创作,加一些自己的想法就可以了,不难的
  • 36、皇太子恤衫非皇家独有。

  • 37、本文主要根据智能文案生成在1688平台上落地应用时遇到的业务痛点——生成的文案与商品类目不匹配、生成的文案缺乏多样性以及NLG问题的通病——重复问题,提出了合理的模型改进方案,提升了生成的准确性与多样性,改善了生成文本的重复情况。
  • 38、此外,生成的推荐文案要追求千人千面,可以考虑通过在decoder端加入用户特征(如:用户的相关搜索词)来解决。由于1688平台缺乏相关文案的积累,我们的训练数据采用的是淘宝网的商品标题与达人推荐文案,这会导致生成的推荐文案更多面向的是普通消费者群体而非商人群体,采用在decode端加入用户特征的方式,加入B(Businesspeople)类用户的常用搜索词等,还可以在一定程度上解决生成文案偏C(Customer)的问题。
  • 39、1我们要立体的元素,要有力度的设计,要自由的精神,要有存在感的你。在人群中一眼就能看到的你,我要你。
  • 40、品味时尚,我的春“衣”选择。
  • 41、品味时尚,我的春“衣”选择。
  • 42、青青草蜢,新潮名服!草蜢牌服装
  • 43、呈现完全不一样的潮品私服
  • 44、就喜欢穿新衣服,秋天也要美美的
  • 45、(大翻领兔毛高领毛衣)
  • 46、可见生成文案类目混淆的问题已得到较好的解决。

  • 47、让你成为情人眼里的西施!佳衣牌服装。
  • 本文主要根据智能文案生成在1688平台上落地应用时遇到的业务痛点——生成的文案与商品类目不匹配、生成的文案缺乏多样性以及NLG问题的通病——重复问题,提出了合理的模型改进方案,提升了生成的准确性与多样性,改善了生成文本的重复情况。
  • 48、本文主要根据智能文案生成在1688平台上落地应用时遇到的业务痛点——生成的文案与商品类目不匹配、生成的文案缺乏多样性以及NLG问题的通病——重复问题,提出了合理的模型改进方案,提升了生成的准确性与多样性,改善了生成文本的重复情况。
  • 49、本文主要根据智能文案生成在1688平台上落地应用时遇到的业务痛点——生成的文案与商品类目不匹配、生成的文案缺乏多样性以及NLG问题的通病——重复问题,提出了合理的模型改进方案,提升了生成的准确性与多样性,改善了生成文本的重复情况。
  • 50、穿上喜欢的衣服,就不再需要刻意微笑。
  • 51、但是在这里的玩法不一样,我们发现在这里基本上有两个核心的东西,可能跟绝大部分人说的做内容营销不同,这两个东西里不包括内容。
  • 52、如何让你的营销与众不同?
  • 53、“穿好看的皮囊,见有趣的灵魂”
  • 54、(注:去年在选这些文案的时候,是综合了各方因素。所以有些呼声很高的文案并未入选。现应粉丝要求(实际就我自己),再重新对这份榜单进行调整,让一些遗漏的经典文案浮出水面,视角更丰富、更新鲜、更有趣,也更有用)
  • 55、Myyearsarewarmbecauseofyou
  • 56、关于之前类目生成不准确的例子,现模型的生成结果如下:

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