लेखकों ने प्रोडक्ट विज्ञापन हेडलाइन उत्पन्न करने के लिए एक प्रोग्रामेटिक समाधान प्रस्तावित किया है, जिसमें रीइंफोर्समेंट लर्निंग पॉलिसी ग्रेडिएंट विधियों का उपयोग ट्रान्सफॉर्मर-आधारित मास्क्ड लैंग्वेज मॉडल्स पर किया जाता है। यह दृष्टिकोण एक विक्रेता द्वारा विज्ञापित करना चाहने वाले कई उत्पादों पर संयुक्त रूप से शर्त लगाता है।
- विधि ट्रान्सफॉर्मर आधारित मास्क्ड लैंग्वेज मॉडल्स पर RL पॉलिसी ग्रेडिएंट विधियों का उपयोग करती है।
- यह कई उत्पादों पर संयुक्त रूप से शर्त लगाकर विज्ञापन हेडलाइन बनाता है।
- मॉडल ओवरलैप मेट्रिक्स और गुणवत्ता ऑडिट में मौजूदा Transformer और LSTM + RL विधियों से बेहतर प्रदर्शन करता है।
- ऑडिट के अनुसार, मॉडल द्वारा उत्पन्न हेडलाइन व्याकरण और रचनात्मक गुणवत्ता में मानव द्वारा जमा की गई हेडलाइन से श्रेष्ठ हैं।
लेखकों का मानना है कि यह महत्वपूर्ण है क्योंकि यह ई-कॉमर्स वेबसाइटों के लिए रचनात्मक गुणवत्ता के स्तर को पार करने का एक स्केलेबल तरीका प्रदान करता है, जिसे बड़े पैमाने पर मैन्युअल रूप से हासिल करना कठिन है।