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文案生成器的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和整理懶人包
文案生成器的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦王晴天,陳威樺寫的 銷魂文案：打造變現力NO.1的超給力文案生成器!! 可以從中找到所需的評價。
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國立中正大學 資訊工程研究所 張榮貴所指導 金子恩的 中文簡歷生成系統 （2021），提出文案生成器關鍵因素是什麼，來自於自然語言處理、簡歷、Transformer、語言模型、文本生成。
而第二篇論文國立交通大學 電信工程研究所 張文輝、帥宏翰所指導 陳幽秀的 基於張量共分解之個人化標題生成模型 （2020），提出因為有 自然語言處理、推薦系統、深度學習的重點而找出了 文案生成器的解答。
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銷魂文案：打造變現力NO.1的超給力文案生成器!!
為了解決文案生成器 的問題，作者王晴天,陳威樺 這樣論述：
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中文簡歷生成系統
為了解決文案生成器 的問題，作者金子恩 這樣論述：
致謝摘要Abstract目錄圖目錄表目錄一、 緒論1.1. 研究背景1.2. 研究動機1.3. 研究目的二、 研究背景2.1. 文字分割2.2. 詞嵌入2.3. 注意力機制2.4. Bidirectional Encoder Representations from Transformers2.5. 文本品質評估三、 相關研究3.1. Open AI GPT(Generative Pre-trained Transformer)3.2. Planning-based Hierarchical Variational Model3.3. Recurrent BERT
-based Model for Question Generation3.4. Youling: an AI-Assisted Lyrics Creation System3.5. Sentence-Level Language Models四、 研究方法4.1. 實驗流程4.2. 訓練資料集4.3. 推薦模型4.4. 句子生成五、 實驗結果與分析5.1. 實驗環境5.2. 簡歷文字生成任務5.3. 驗證評估方法5.4. 實驗結果分析六、 結論參考文獻
基於張量共分解之個人化標題生成模型
為了解決文案生成器 的問題，作者陳幽秀 這樣論述：
本研究以個人化電子郵件行銷 (Electronic Direct Mail, EDM) 標題生成為題，給定一則文案，個人化電子郵件行銷標題生成應用將著重同時摘要文本並使行文符合使用者的風格偏好，同時與摘要問題 (summarization task) 和推薦問題 (recommendation task) 相關。目標為根據使用者對不同內容或風格的喜好，生成客製化的能吸引使用者點閱的郵件標題。電子郵件行銷標題生成有幾個與傳統摘要問題不同之處，所生成之標題必須同時合乎文案內容但又同時符合使用者喜好。更進一步地說，不同使用者對於標題風格的偏好有可能不同。在本篇碩士論文的第一個部分，我們提出一個基於
智慧模板之個人化電子行銷郵件標題協同生成模型 (TemPEST: Soft Template-based Personalized EDM Subject Generation Through Collaborative Summarization)將使用者喜好納入生成模型之考量。本模型包含一個基於模板的選擇性編碼器 (soft template-based selective encoder network)、一個使用者偏好編碼器 (user rating encoder network)、一個摘要解碼器 (summary decoder network)和一個偏好分數解碼器 (rating
decoder)。實驗結果指出，此模型能夠有效的產生個人化電子郵件行銷標題，並能有效的對不同使用者進行產品推薦。而在第二個部分，我們提出一個改良版本的模型，目的在解決前一個模型遇到的問題。原模型在使用者點擊數量很少的情況下，並不能很好的做出明顯的個人化效果。而新的模型－－基於張量共分解(tensor co-factorization)之個人化摘要模型 (Co-Factorized User-Subject Embeddings based Personalized EDM Subject Generation Framework, COUPE) 不僅將個別使用者喜好納入生成模型之考量，並提取
相似使用者特徵以解決前述問題。本模型中包含兩個端到端變分自動編碼器(variational Seq2Seq autoencoder)提取文案內容與輔助生成的模板特徵、一個推薦矩陣共分解模型(matrix factorization)來產生使用者特徵向量、一個基於模板的兩個雙向選擇性循環神經網路編碼器 (template-based bi-directional selective RNN encoder)選擇模板與文案中重要的內文與行文資訊、以及一個基於使用者的序列編碼器 (user-based decoder)用以解碼出客製化標題。實驗結果指出，此模型同樣能夠有效的產生個人化電子郵件行銷標題
，並能有效的對不同使用者進行產品推薦，且解決前一個模型遇到的問題。