Los investigadores proponen R^3, un nuevo marco diseñado para corregir violaciones textuales en anuncios de video mientras se preserva la intención semántica original del anunciante. El sistema aborda el desafío de la corrección manual a escala integrando reconocimiento de texto, reescritura y re-renderizado para implementación industrial.
- Un marco de síntesis de datos impulsado por experiencia inicia la supervisión de alta calidad mediante un extractor de experiencia de cumplimiento relativo al grupo.
- Una estrategia de aprendizaje por refuerzo curricular con recompensas jerárquicas aplica el cumplimiento mientras maximiza la consistencia semántica.
- Las capacidades integrales de rectificación de video integran sin problemas el reconocimiento de texto, la reescritura y el re-renderizado.
Experimentos extensos en conjuntos de datos industriales y pruebas A/B en línea demuestran que R^3 supera significativamente a las líneas base más avanzadas, logrando un equilibrio óptimo entre la corrección de violaciones y la preservación de la intención.