自動文案生成的問題,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

自動文案生成的問題,我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍,推薦高培勛,林紘宇寫的 尋找黑天鵝:加密貨幣時代的散戶生存致富指南(一品) 和中野巧的 最強網路文案產生器:會填空×套公式就能寫出賺錢文案,電商時代必備的銷售寫作全技巧都 可以從中找到所需的評價。

另外網站傻瓜文案生成器降智商的「黑科技」你試過嗎 - 今天頭條也說明:近期又有一款應用上熱搜,叫「傻瓜文案生成器」。 什麼是「傻瓜文案生成器」? ... 總有一種錯覺,將來某一天,我們會遇到「自動生成器的生成器」。

這兩本書分別來自一品 和商業周刊所出版 。

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),提出自動文案生成關鍵因素是什麼,來自於自然語言處理、推薦系統、深度學習。

而第二篇論文國立成功大學 數據科學研究所 張升懋所指導 梁宇森的 基於選擇式注意力與複製機制之客製化產品描述生成 (2020),提出因為有 產品描述生成、文章摘要生成、Select-­Attention 機制、Copy 機制的重點而找出了 自動文案生成的解答。

最後網站解救文案人的11款神器来了!(建议收藏)則補充:这个AI智能文案产品,只要你填入相关信息,就会结合淘宝、天猫的海量优质内容与自然语言算法,基于商品自动生成高品质的文案。 2、GIISO机器人热点写作.

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了自動文案生成,大家也想知道這些:

尋找黑天鵝:加密貨幣時代的散戶生存致富指南(一品)

為了解決自動文案生成的問題,作者高培勛,林紘宇 這樣論述:

  這是市面上第一本,結合科普(區塊鏈科技應用為何得以成功)、法普(舊世界法規制度如何被顛覆)以及投資思維的加密貨幣書籍。希望能幫助你擴張認知邊界,指引出一條行動方針。   除去花俏的行銷熱詞,比特幣之所以有價值的關鍵,在於它是一項「抗審查」的科技。   學習抗審查科技的最佳方法,除了猜測科技與法律在本質上的衝突,也應該親眼見證兩者磨合的現況。科技無法顛覆法律,不管在哪個國家,人們都會另闢蹊徑,找到方式不違法地使用新科技。最終,能被禁止的科技會被禁止,無法被禁止的科技會找到方式存活,而法律會隨著人們採用而做出調整。兩者的磨合,就是抗審查科技被採用的過程。   不管你是

想認識區塊鏈,或是投資,都可以從這個概念開始:思考「比特幣和其他加密貨幣有什麼不同?」,而不是將加密貨幣視為一個整體。   如果你是初學者,這本書將幫助你專注在最重要的概念,建立穩固的基礎,並以全新視角看待世界。如果你對加密貨幣非常有經驗,這本書會讓你用更嚴格的標準,重新檢視自己的投資組合。   這就是為什麼你應該看這本書。

自動文案生成進入發燒排行的影片

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參考資料:
一、作者 王瀟。《五種時間》。中信出版社。

基於張量共分解之個人化標題生成模型

為了解決自動文案生成的問題,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。

最強網路文案產生器:會填空×套公式就能寫出賺錢文案,電商時代必備的銷售寫作全技巧

為了解決自動文案生成的問題,作者中野巧 這樣論述:

從沒想過,寫文案如此簡單! 只要像寫程式一樣套上公式,就能寫出文情並茂的文案   我們每天都在看LINE、臉書、IG、部落格、電子報、landing page……   若不懂得寫出秒賣的網路文案,你就虧大了!   只要掌握本書提到的訣竅,每個人都可以輕鬆成為寫作高手。   日本甫推出就秒殺的暢銷文案課程,首度繁體中文化!   研發「共情寫作法」的文案專家中野巧,總結十餘年寫作經驗所作,提供模式、框架和清單,讓你不必想破頭。即使文筆不突出,也能輕鬆地練習,最後寫出令人驚豔的吸金睛文案。     •    「填空文章模板2.0」→第4章   依照自己喜好順序,從任何地方開始著手,只要填滿

7個空格,就能寫出抓住人心、對讀者有益的內容。最適合用在部落格或電子報具有一定長度的文章。     •    讓讀者產生共鳴的神奇「共情表」→第5章   只要花6分鐘填寫簡單的6個空格,貼近對方最深層的負面情緒,以對方為借鏡,產出最能引起共鳴的語詞。     •    輕輕鬆鬆!填空文案369→第3章   本書累積多年廣告界經驗,收集了369種文案。省去你到處尋找靈感的時間,只要填上答案,隨時、立即使用。     •    每章節最後的Work及專欄Column   個人或小組一週多次實際演練各個章節,每次15-20分鐘,只要2至3週就能培養出超級實戰能力。     本書將告訴你的寫作技巧:

  ‧對文章有效的5種心理效果。   ‧快速自動產生5種社群平台發文內容的方法。   ‧9種填上空格就能秒賣的文案。   ‧徹底改變商品命運的7項命名檢查清單。     透過本書你可以學到:   ‧確實傳遞本身或商品/服務的價值,快速提升營業額→獲得成果。   ‧大幅減少溝通不良所產生的誤會,降低隱藏其中的巨大溝通成本→減少浪費。   ‧不再對寫作或傳遞訊息感到負擔→壓力化為零。     資訊爆炸時代,不僅要寫得快,也要寫得好!   本書將告訴你「這兩種我全都要」的必勝訣竅!   本書特色   1.    作者專業背景:中野巧先生在日本是行銷公司負責人,從事廣告專職工作十多年,而且他發展出並

在本書介紹、教學的「共情寫作法」,在日本是相當受到歡迎,開放報名即秒殺的熱門課程,具有專業權威感。   2.    符合時代趨勢:現代人分秒都離不開手機,臉書、LINE等社群網站更佔據了多數人的生活。SNS社群網站文案撰寫技巧已日漸重要,本書專攻SNS文案,並提點在撰寫時須注意的細節眉角。   3.    手把手教學,套入公式立刻上手:作者將撰寫文案的方法簡化到,只要填上空格、依照思路轉折就能立刻產出吸引人的優質文案。   強力推薦(依姓名筆劃排序)   李洛克 《故事行銷》作者   林育聖 文案的美負責人   葉家瑜 只要有人社群顧問創意總監  

基於選擇式注意力與複製機制之客製化產品描述生成

為了解決自動文案生成的問題,作者梁宇森 這樣論述:

在目前產品數量眾多、電商發達的環境當中,如何吸引消費者目光是一件很重要的事情,而客製化的產品描述就是其中一種方法,也因為商品眾多,人工所產生的文案效率有限,所以自動客製化的產品描述文案生成,對現在電商發達的環境當中很有潛力。以往的產品描述文案生成,大多都是用 Encoder-­Decoder 的模型架構,但是這種基礎架構有兩個需要改進的問題缺點:(1) 生成的產品文案字詞容易重複性高,相同類似產品給予不同人的描述文案都非常地近似與狹隘,達不到針對性與客製化的效果。(2) 無法精確的描述出產品名稱品牌,用詞過於通用。本研究運用兩種方法來讓上述問題得以解決,首先運用 Select­-Attent

ion 機制來幫助模型學習並決定客戶與產品的混合特徵,再藉此輸出客製化的產品描述文案。除此之外,本研究還透過 Copy 機制,讓模型在產生產品文案時也會參考到產品名稱本身的訊息,得到更精確的產品名稱描述。綜上所述,本研究的貢獻如下:(1) 使用 Select-­Attention 機制讓模型可以學習如何產生產品與客戶屬性的混合特徵,藉此產生出客製化描述文案。(2) 利用 Copy 機制達到更精準的產品名稱描述,並且在 BLEU 的指標上能有所提升。關鍵字: 產品描述生成, 文章摘要生成, Select-Attention 機制, Copy 機制