CN110189173A - 广告生成方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明提出一种广告生成方法及装置，其中，该方法包括：获取多个广告素材片段；根据所述多个广告素材片段和预设的指针网络生成多条候选广告；根据预设的规则从所述多条候选广告中确定目标广告。由此，基于预设的指针网络对多个广告素材片段进行排列组合自动生成通顺性良好的多条候选广告，并引入风险控制机制对多条候选广告进行过滤以生成目标广告，实现扩充广告主的广告池，能够让广告主投放的广告能够有更大的机会得以曝光或点击等。
Description
技术领域
本发明涉及广告技术领域，尤其涉及一种广告生成方法及装置。
背景技术
目前，信息流广告主要通过广告主编写广告创意，然后通过算法进行广告精准推送。然而，广告主由于自身编写文案能力不足或不了解用户对于广告用语的喜好，使得编写的广告缺乏吸引力，编写的广告形式不够丰富。作为广告推荐方，可以通过分析海量数据分析以及归纳，常用的一些简单的方法，如同义词的替换，包括动态创意词包的设置，可以一定程度将单一的广告进行扩充，以更容易命中广告推荐的关键词来获取相对较高的广告推荐排名帮助广告主优化以及丰富其广告创意，如广告主编写原生广告“购车0首付,分期购，轻松买车”，通过算法帮其扩充广告“购车0首付,分期购,轻松买车，你还不快来看看”。然而，这类方法其扩充能力有限，对广告主编写的原生广告的改写幅度较小。
发明内容
本发明旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。
为此，本发明的第一个目的在于提出一种广告生成方法。
本发明的第二个目的在于提出一种广告生成装置。
本发明的第三个目的在于提出一种计算机设备。
本发明的第四个目的在于提出一种计算机可读存储介质。
为达上述目的，本发明第一方面实施例提出了一种广告生成方法，包括：
获取多个广告素材片段；
根据所述多个广告素材片段和预设的指针网络生成多条候选广告；
根据预设的规则从所述多条候选广告中确定目标广告。
在一种可能的实现方式中，所述方法还包括：
获取样本集，所述样本集包括多个原生广告样本对应的素材片段集，每个原生广告样本对应的素材片段集包括每个原生广告样本的至少一个素材片段及对应的至少一个扩充素材片段；
根据各个原生广告样本对应的素材片段集对初始的指针网络进行多轮训练，得到所述预设的指针网络。
在一种可能的实现方式中，所述根据各个原生广告样本对应的素材片段集对初始的指针网络进行多轮训练，得到所述预设的指针网络，包括：
在当前轮训练完毕后，根据当前轮原生广告样本和当前轮实际输出结果计算当前轮原生广告样本对应的损失函数，其中，当前轮实际输出结果是将所述当前轮原生广告样本对应的素材片段集输入到所述初始的指针网络得到的；
根据所述损失函数和随机梯度下降方法对所述初始的指针网络进行更新，得到更新后的指针网络，采用所述更新后的指针网络进行下一轮训练，根据下一轮原生广告样本和下一轮实际输出结果计算所述下一轮原生广告样本对应的损失函数，重复此步骤，直至所述样本集中的原生广告样本全部训练完毕，其中，下一轮实际输出结果是将所述下一轮原生广告样本对应的素材片段集输入到所述更新后的指针网络得到的；
将更新后的指针网络作为所述预设的指针网络。
在一种可能的实现方式中，所述获取多个广告素材片段包括：
获取所述原生广告的至少一个素材片段以及通过扩充所述原生广告得到的至少一个扩充素材片段；
将所述原生广告的至少一个素材片段和所述至少一个扩充素材片段进行打散，得到多个广告素材片段。
在一种可能的实现方式中，所述通过扩充所述原生广告得到至少一个扩充素材片段的方式包括以下方式中的一种或多种：
从广告素材库中获取与所述原生广告的每个素材片段相匹配的至少一个素材片段，将与所述原生广告的每个素材片段相匹配的至少一个素材片段确定为通过扩充所述原生广告得到的至少一个扩充素材片段；
或，
获取与编写所述原生广告的广告主对应的历史素材片段，从所述历史素材片段中获取与所述原生广告的每个素材片段相匹配的至少一个历史素材片段，将与所述原生广告的每个素材片段相匹配的至少一个历史素材片段确定为通过扩充所述原生广告得到的至少一个扩充素材片段；
或，
获取所述原生广告所属类别对应的通用片段，将所述通用片段确定为通过扩充所述原生广告得到的至少一个扩充素材片段。
在一种可能的实现方式中，所述根据预设的规则从所述多条候选广告中确定目标广告包括：
显示所述多条候选广告；
根据对所述多条候选广告的选择信息，从所述多条候选广告中确定所述目标广告；
或，
根据预设的筛选模型对所述多条候选广告进行筛选，将筛选出的候选广告确定为所述目标广告。
本发明实施例提供的广告生成方法，通过获取多个广告素材片段；根据所述多个广告素材片段和预设的指针网络生成多条候选广告；根据预设的规则从所述多条候选广告中确定目标广告。由此，基于预设的指针网络对多个广告素材片段进行排列组合自动生成通顺性良好的多条候选广告，并引入风险控制机制对多条候选广告进行过滤以生成目标广告，实现扩充广告主的广告池，能够让广告主投放的广告能够有更大的机会得以曝光或点击等。
为达上述目的，本发明第二方面实施例提出了一种广告生成装置，包括：
获取模块，用于获取多个广告素材片段；
生成模块，用于根据所述多个广告素材片段和预设的指针网络生成多条候选广告；
确定模块，用于根据预设的规则从所述多条候选广告中确定目标广告。
在一种可能的实现方式中，所述装置还包括：训练模块；
所述获取模块，还用于获取样本集，所述样本集包括多个原生广告样本对应的素材片段集，每个原生广告样本对应的素材片段集包括每个原生广告样本的至少一个素材片段及对应的至少一个扩充素材片段；
所述训练模块，用于根据各个原生广告样本对应的素材片段集对初始的指针网络进行多轮训练，得到所述预设的指针网络。
在一种可能的实现方式中，所述训练模块具体用于：
在当前轮训练完毕后，根据当前轮原生广告样本和当前轮实际输出结果计算当前轮原生广告样本对应的损失函数，其中，当前轮实际输出结果是将所述当前轮原生广告样本对应的素材片段集输入到所述初始的指针网络得到的；
根据所述损失函数和随机梯度下降方法对所述初始的指针网络进行更新，得到更新后的指针网络，采用所述更新后的指针网络进行下一轮训练，根据下一轮原生广告样本和下一轮实际输出结果计算所述下一轮原生广告样本对应的损失函数，重复此步骤，直至所述样本集中的原生广告样本全部训练完毕，其中，下一轮实际输出结果是将所述下一轮原生广告样本对应的素材片段集输入到所述更新后的指针网络得到的；
将更新后的指针网络作为所述预设的指针网络。
在一种可能的实现方式中，所述获取模块包括获取单元和打散单元：
所述获取单元，用于获取所述原生广告的至少一个素材片段以及通过扩充所述原生广告得到的至少一个扩充素材片段；
所述打散单元，用于将所述原生广告的至少一个素材片段和所述至少一个扩充素材片段进行打散，得到多个广告素材片段。
在一种可能的实现方式中，所述获取单元具体用于：
从广告素材库中获取与所述原生广告的每个素材片段相匹配的至少一个素材片段，将与所述原生广告的每个素材片段相匹配的至少一个素材片段确定为通过扩充所述原生广告得到的至少一个扩充素材片段；
或，
获取与编写所述原生广告的广告主对应的历史素材片段，从所述历史素材片段中获取与所述原生广告的每个素材片段相匹配的至少一个历史素材片段，将与所述原生广告的每个素材片段相匹配的至少一个历史素材片段确定为通过扩充所述原生广告得到的至少一个扩充素材片段；
或，
获取所述原生广告所属类别对应的通用片段，将所述通用片段确定为通过扩充所述原生广告得到的至少一个扩充素材片段。
在一种可能的实现方式中，所述确定模块具体用于：
显示所述多条候选广告；
根据对所述多条候选广告的选择信息，从所述多条候选广告中确定所述目标广告；
或，
根据预设的筛选模型对所述多条候选广告进行筛选，将筛选出的候选广告确定为所述目标广告。
本发明实施例提供的广告生成装置，通过获取多个广告素材片段；根据所述多个广告素材片段和预设的指针网络生成多条候选广告；根据预设的规则从所述多条候选广告中确定目标广告。由此，基于预设的指针网络对多个广告素材片段进行排列组合自动生成通顺性良好的多条候选广告，并引入风险控制机制对多条候选广告进行过滤以生成目标广告，实现扩充广告主的广告池，能够让广告主投放的广告能够有更大的机会得以曝光或点击等。
为达上述目的，本发明第三方面实施例提出了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上所述的广告生成方法。
为了实现上述目的，本发明第四方面实施例提出了一种计算机可读存储介质，当所述存储介质中的指令被处理器执行时，实现如上所述的广告生成方法。
本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。
附图说明
本发明上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
图1为本发明实施例提供的一种广告生成方法的流程示意图；
图2为本发明实施例提供的另一种广告生成方法的流程示意图；
图3为本发明实施例提供的一种广告生成装置的结构示意图；
图4为本发明实施例提供的另一种广告生成装置的结构示意图；
图5为本发明实施例提供的一种计算机设备的结构示意图。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。
下面参考附图描述本发明实施例的广告生成方法及装置。
图1为本发明实施例提供的一种广告生成方法的流程示意图。本实施例提供了一种广告生成方法，其执行主体为广告生成装置，该执行主体由硬件和/或软件组成。广告生成装置具体可以为硬件设备，例如终端设备、后台服务器等，或者硬件设备上安装的软件或应用程序等。
如图1所示，该广告生成方法，包括以下步骤：
S101、获取多个广告素材片段。
本实施例中，为了极大地扩充目标广告的丰富度，广告素材片段除了来源于由广告主所编写的原始广告，还来源于通过扩充原生广告得到的至少一个扩充素材片段。
具体地，在获取到由广告主所编写的原生广告之后，以片段为粒度对原生广告进行切割处理，得到原生广告的至少一个素材片段。
例如，原生广告为“《风之大陆》Mmorpg，AR捉宠物，牵手萌宠冒险”，在切割处理时，以原生广告中的标点符号为片段之间的分隔符，切割得到的3个素材片段分别为“这里你《风之大陆》Mmorpg”、“AR捉宠物”、“牵手萌宠冒险”。
具体地，可以有以下方式中的一种或多种方式扩充原生广告得到的至少一个扩充素材片段，但并不限于此。
第一种示例：
“通过扩充原生广告得到至少一个扩充素材片段的方式”为：从广告素材库中获取与所述原生广告的每个素材片段相匹配的至少一个素材片段，将与所述原生广告的每个素材片段相匹配的至少一个素材片段确定为通过扩充所述原生广告得到的至少一个扩充素材片段。
以上述原生广告“《风之大陆》Mmorpg，AR捉宠物，牵手萌宠冒险”为例，从广告素材库中提取的至少一个扩充素材片段为日本魔性手游、屠龙宝刀点击就送等。
本实施例中，广告素材库中存储了海量的广告素材。通过广告素材库可以获取丰富的扩充素材片段，实现对原生广告的同义扩充，极大地扩充目标广告的丰富度，尽可能地避免出现业务篡改、搭配不当等问题。
具体地，根据应用场景的不同，从广告素材库中获取与所述原生广告的每个素材片段相匹配的至少一个素材片段的方式不同。
例如，在对原生广告切割得到各个素材片段之后，可以对原生广告的每个素材片段进行语义分析，根据每个素材片段的语义分析结果从广告素材库中提取具有相同语义的一个或多个素材片段。
又例如，在对原生广告切割得到各个素材片段之后，可以对原生广告的每个素材片段的各个词进行语义分析，根据每个素材片段的各个词的语义分析结果从广告素材库中提取具有同义词的一个或多个素材片段。
第二种示例：
“通过扩充原生广告得到至少一个扩充素材片段的方式”为：获取与编写所述原生广告的广告主对应的历史素材片段，从所述历史素材片段中获取与所述原生广告的每个素材片段相匹配的至少一个历史素材片段，将与所述原生广告的每个素材片段相匹配的至少一个历史素材片段确定为通过扩充所述原生广告得到的至少一个扩充素材片段。
本实施例中，从同一广告主所编写的历史素材片段中获取扩充素材片段，能够尽可能地保证在相同业务场景下，目标广告具有丰富的能够描述业务场景的素材片段，提高目标广告的实用性，降低了目标广告的风险。需要指出的是，广告生成装置事先将各个广告主历史所编写的原生广告的历史素材片段进行了存储。
例如，广告主1制造的是产品1，广告主2制造的是产品2，从广告主1的历史素材片段中抽取的扩充素材片段均与产品1相关，从广告主2的历史素材片段中抽取的扩充素材片段均与产品2相关，显然，从同一广告主的历史素材片段中抽取扩充素材片能够保证尽可能地不出现不符合关联于广告主的业务场景的素材片段，极大进行了风险控制，实用性能好。
具体地，根据应用场景的不同，从历史素材片段中获取与所述原生广告的每个素材片段相匹配的至少一个素材片段的方式不同。
例如，在对原生广告切割得到各个素材片段之后，可以对原生广告的每个素材片段进行语义分析，根据每个素材片段的语义分析结果从历史素材片段中提取具有相同语义的一个或多个素材片段。
又例如，在对原生广告切割得到各个素材片段之后，可以对原生广告的每个素材片段的各个词进行语义分析，根据每个素材片段的各个词的语义分析结果从历史素材片段中提取具有同义词的一个或多个素材片段。
第三种示例：
“通过扩充原生广告得到至少一个扩充素材片段的方式”为：获取所述原生广告所属类别对应的通用片段，将所述通用片段确定为通过扩充所述原生广告得到的至少一个扩充素材片段。
本实施例中，与原生广告同类别的通用片段能够为目标广告提供相同类别广告的一些高频适用的文案素材。需要指出的是，广告生成装置事先收集了各个广告类别的通用片段，并按照广告类别对通用片段进行了分类存储。广告类别例如为游戏类、电商类、新闻类等。
S102、根据所述多个广告素材片段和预设的指针网络生成多条候选广告。
本实施例中，由于指针网络(Pointer Networks)能够简单而有效地解决组合优化问题，为此，通过海量的样本训练得到的预设的指针网络，并基于该预设的指针网络对输入的多个广告素材片段进行排列组合以形成通顺性好的多个候选广告，实现扩充广告主的广告池，能够让广告主投放的广告能够有更大的机会得以曝光或点击等。
需要指出的是，当多个广告素材片段至少来源于原生广告、广告素材库、同一广告主所编写的历史素材片段、与原生广告同类别的通用片段时，由预设的指针网络排列组合所生成的多条候选广告对通顺性、保持与业务产品的一致性等方面有一定的保障，尽可能地避免业务篡改和搭配不当的问题。
S103、根据预设的规则从所述多条候选广告中确定目标广告。
本实施例中，尽管通过预设的指针网络可以得到通顺度良好的多个候选广告，但也可能出现部分素材片段的引入带来一些不必要的风险，为了尽可能地避免一些不必要的风险，引入风险控制机制，过滤掉存在风险的候选广告，以保证输出的目标广告的质量。
根据应用场景的不同，根据预设的规则从多条候选广告中确定目标广告的方式不同。
例如，“根据预设的规则从所述多条候选广告中确定目标广告”的实现方式为：显示所述多条候选广告；根据对所述多条候选广告的选择信息，从所述多条候选广告中确定所述目标广告。
本实施例中，通过人工干预的方式，尽可能地减少不必要的风险的发生。具体地，直接将多条候选广告向广告主展示，由广告主自行从多条候选广告中选择待投放的目标广告。
以广告生成装置为内容提供商的广告投放平台为例，在广告投放平台显示一个选择界面，该选择界面包括多条候选广告；接收用户对多条候选广告的选择信息，从多条候选广告中确定目标广告。
又例如，“根据预设的规则从所述多条候选广告中确定目标广告”的实现方式为：根据预设的筛选模型对所述多条候选广告进行筛选，将筛选出的候选广告确定为所述目标广告。
本实施例中，通过预设的筛选模型自动从多条候选广告中筛选出目标广告。其中，预设的筛选模型根据实际需求进行设定。例如，预设的筛选模型为通过海量的风险广告所构建的广告分类器，能够实现判断待识别的广告是否为风险广告。其中，风险广告例如为常见错误搭配的广告、具有敏感词的广告等，但并不限于此。
表1所示为基于原生广告扩充的目标广告。
表1
本发明实施例提供的广告生成方法，获取多个广告素材片段；根据所述多个广告素材片段和预设的指针网络生成多条候选广告；根据预设的规则从所述多条候选广告中确定目标广告。由此，基于预设的指针网络对多个广告素材片段进行排列组合自动生成通顺性良好的多条候选广告，并引入风险控制机制对多条候选广告进行过滤以生成目标广告，实现扩充广告主的广告池，能够让广告主投放的广告能够有更大的机会得以曝光或点击等。
图2为本发明实施例提供的另一种广告生成方法的流程示意图。本实施例对预设的指针网络的训练阶段进行说明。结合参考图2，在图1所示实施例的基础上，在步骤S101之前，该广告生成方法还包括以下步骤：
S104、获取样本集。
具体地，样本集包括多个原生广告样本对应的素材片段集，每个原生广告样本对应的素材片段集包括每个原生广告样本的至少一个素材片段及对应的至少一个扩充素材片段。
其中，每个原生广告样本对应的至少一个扩充素材片段，可以来源于广告素材库、编写原生广告样本的广告主的历史素材、与原生广告同类别的通用片段，但并不限于此。
需要指出的是，每个原生广告样本的至少一个素材片段是以片段为粒度对原生广告样本进行切割处理得到的。
需要指出的是，通过原生广告样本得到的至少一个扩充素材片段的实现方式可以参见上述实施例介绍的“扩充原生广告得到的至少一个扩充素材片段”的方式，在此不再赘述。
例如，样本集包括原生广告样本A的素材片段集、原生广告样本B的素材片段集等；其中，原生广告样本A的素材片段集包括对原生广告样本A切割处理得到至少一个素材片段以及通过扩充原生广告样本A得到的至少一个扩充素材片段；其中，原生广告样本B的素材片段集包括对原生广告样本B切割处理得到至少一个素材片段以及通过扩充原生广告样本B得到的至少一个扩充素材片段。
S105、根据各个原生广告样本对应的素材片段集对初始的指针网络进行多轮训练，得到所述预设的指针网络。
具体地，采用一个原生广告样本对应的素材片段集对指针网络进行一次训练，每次训练完毕对指针网络的参数进行更新优化，每次训练的期望输出结果为输入的原生广告样本。
本实施例中由于每个原生广告样本不仅包括切割原生广告样本得到一个或多个素材片段，还包括扩充原生广告样本得到一个或多个扩充素材片段，由此，训练完毕的预设的指针网络具备对输入的多个广告素材片段进行排列组合以形成通顺性好的多个候选广告的能力，实现扩充广告主的广告池，能够让广告主投放的广告能够有更大的机会得以曝光或点击等。
本实施例中，S105的具体实现过程包括以下步骤：
S1、在当前轮训练完毕后，根据当前轮原生广告样本和当前轮实际输出结果计算当前轮原生广告样本对应的损失函数，其中，当前轮实际输出结果是将所述当前轮原生广告样本对应的素材片段集输入到所述初始的指针网络得到的。
具体地，损失函数表征预测与实际数据的差距程度，是衡量模型预测的好坏的指标，关于损失函数的更多介绍详见相关技术。
S2、根据所述损失函数和随机梯度下降方法对所述初始的指针网络进行更新，得到更新后的指针网络，采用所述更新后的指针网络进行下一轮训练，根据下一轮原生广告样本和下一轮实际输出结果计算所述下一轮原生广告样本对应的损失函数，重复此步骤，直至所述样本集中的原生广告样本全部训练完毕，其中，下一轮实际输出结果是将所述下一轮原生广告样本对应的素材片段集输入到所述更新后的指针网络得到的。
具体地，随机梯度下降方法先随机给出参数的一组值，然后更新参数，使每次更新后的结构都能够让损失函数变小，最终达到最小即可。关于随机梯度下降方法的更多介绍详见相关技术，关于根据损失函数和随机梯度下降方法更新模型的参数的更多介绍参见相关技术。
本实施例中，在第一轮训练后，根据当前的损失函数和随机梯度下降方法对初始的指针网络的参数进行调整，得到更新后的指针网络；在后续各轮训练后，都会根据当前的损失函数对上一轮得到的更新后的指针网络进行更新。
S3、将更新后的指针网络作为所述预设的指针网络。
本实施例中，通过获取样本集，获取样本集，所述样本集包括多个原生广告样本对应的素材片段集，每个原生广告样本对应的素材片段集包括每个原生广告样本的至少一个素材片段及对应的至少一个扩充素材片段；根据各个原生广告样本对应的素材片段集对初始的指针网络进行多轮训练，得到所述预设的指针网络。由此，训练完毕的预设的指针网络具备对输入的多个广告素材片段进行排列组合以形成通顺性好的多个候选广告的能力，实现扩充广告主的广告池，能够让广告主投放的广告能够有更大的机会得以曝光或点击等。
图3为本发明实施例提供的一种广告生成装置的结构示意图。本实施例提供了一种广告生成装置，该装置是广告生成方法的执行主体，该执行主体由硬件和/或软件组成。如图3所示，该广告生成装置包括：获取模块11、生成模块12、确定模块13。
获取模块11，用于获取多个广告素材片段；
生成模块12，用于根据所述多个广告素材片段和预设的指针网络生成多条候选广告；
确定模块13，用于根据预设的规则从所述多条候选广告中确定目标广告。
在一种可能的实现方式中，所述获取模块11包括获取单元和打散单元：
所述获取单元，用于获取所述原生广告的至少一个素材片段以及通过扩充所述原生广告得到的至少一个扩充素材片段；
所述打散单元，用于将所述原生广告的至少一个素材片段和所述至少一个扩充素材片段进行打散，得到多个广告素材片段。
在一种可能的实现方式中，所述获取单元11具体用于：
从广告素材库中获取与所述原生广告的每个素材片段相匹配的至少一个素材片段，将与所述原生广告的每个素材片段相匹配的至少一个素材片段确定为通过扩充所述原生广告得到的至少一个扩充素材片段；
或，
获取与编写所述原生广告的广告主对应的历史素材片段，从所述历史素材片段中获取与所述原生广告的每个素材片段相匹配的至少一个历史素材片段，将与所述原生广告的每个素材片段相匹配的至少一个历史素材片段确定为通过扩充所述原生广告得到的至少一个扩充素材片段；
或，
获取所述原生广告所属类别对应的通用片段，将所述通用片段确定为通过扩充所述原生广告得到的至少一个扩充素材片段。
在一种可能的实现方式中，所述确定模块13具体用于：
显示所述多条候选广告；
根据对所述多条候选广告的选择信息，从所述多条候选广告中确定所述目标广告；
或，
根据预设的筛选模型对所述多条候选广告进行筛选，将筛选出的候选广告确定为所述目标广告。
需要说明的是，前述对广告生成方法实施例的解释说明也适用于该实施例的广告生成装置，此处不再赘述。
本发明实施例提供的广告生成装置，通过获取多个广告素材片段；根据所述多个广告素材片段和预设的指针网络生成多条候选广告；根据预设的规则从所述多条候选广告中确定目标广告。由此，基于预设的指针网络对多个广告素材片段进行排列组合自动生成通顺性良好的多条候选广告，并引入风险控制机制对多条候选广告进行过滤以生成目标广告，实现扩充广告主的广告池，能够让广告主投放的广告能够有更大的机会得以曝光或点击等。
图4为本发明实施例提供的另一种广告生成装置的结构示意图。结合参考图4，在图3所示实施例的基础上，所述装置还包括：训练模块14；
其中，所述获取模块11，还用于获取样本集，所述样本集包括多个原生广告样本对应的素材片段集，每个原生广告样本对应的素材片段集包括每个原生广告样本的至少一个素材片段及对应的至少一个扩充素材片段；
所述训练模块14，用于根据各个原生广告样本对应的素材片段集对初始的指针网络进行多轮训练，得到所述预设的指针网络。
在一种可能的实现方式中，所述训练模块14具体用于：
在当前轮训练完毕后，根据当前轮原生广告样本和当前轮实际输出结果计算当前轮原生广告样本对应的损失函数，其中，当前轮实际输出结果是将所述当前轮原生广告样本对应的素材片段集输入到所述初始的指针网络得到的；
根据所述损失函数和随机梯度下降方法对所述初始的指针网络进行更新，得到更新后的指针网络，采用所述更新后的指针网络进行下一轮训练，根据下一轮原生广告样本和下一轮实际输出结果计算所述下一轮原生广告样本对应的损失函数，重复此步骤，直至所述样本集中的原生广告样本全部训练完毕，其中，下一轮实际输出结果是将所述下一轮原生广告样本对应的素材片段集输入到所述更新后的指针网络得到的；
将更新后的指针网络作为所述预设的指针网络。
需要说明的是，前述对广告生成方法实施例的解释说明也适用于该实施例的广告生成装置，此处不再赘述。
本发明实施例提供的广告生成装置，通过获取样本集，获取样本集，所述样本集包括多个原生广告样本对应的素材片段集，每个原生广告样本对应的素材片段集包括每个原生广告样本的至少一个素材片段及对应的至少一个扩充素材片段；根据各个原生广告样本对应的素材片段集对初始的指针网络进行多轮训练，得到所述预设的指针网络。由此，训练完毕的预设的指针网络具备对输入的多个广告素材片段进行排列组合以形成通顺性好的多个候选广告的能力，实现扩充广告主的广告池，能够让广告主投放的广告能够有更大的机会得以曝光或点击等。
图5为本发明实施例提供的一种计算机设备的结构示意图。该计算机设备包括：
存储器1001、处理器1002及存储在存储器1001上并可在处理器1002上运行的计算机程序。
处理器1002执行所述程序时实现上述实施例中提供的广告生成方法。
进一步地，计算机设备还包括：
通信接口1003，用于存储器1001和处理器1002之间的通信。
存储器1001，用于存放可在处理器1002上运行的计算机程序。
存储器1001可能包含高速RAM存储器，也可能还包括非易失性存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。
处理器1002，用于执行所述程序时实现上述实施例所述的广告生成方法。
如果存储器1001、处理器1002和通信接口1003独立实现，则通信接口1003、存储器1001和处理器1002可以通过总线相互连接并完成相互间的通信。所述总线可以是工业标准体系结构(Industry Standard Architecture，简称为ISA)总线、外部设备互连(Peripheral Component，简称为PCI)总线或扩展工业标准体系结构(Extended IndustryStandard Architecture，简称为EISA)总线等。所述总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图5中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
可选的，在具体实现上，如果存储器1001、处理器1002及通信接口1003，集成在一块芯片上实现，则存储器1001、处理器1002及通信接口1003可以通过内部接口完成相互间的通信。
处理器1002可能是一个中央处理器(Central Processing Unit，简称为CPU)，或者是特定集成电路(Application Specific Integrated Circuit，简称为ASIC)，或者是被配置成实施本发明实施例的一个或多个集成电路。
本实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如上所述的广告生成方法。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。
流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现定制逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本发明的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本发明的实施例所属技术领域的技术人员所理解。
在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，"计算机可读介质"可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下：具有一个或多个布线的电连接部(电子装置)，便携式计算机盘盒(磁装置)，随机存取存储器(RAM)，只读存储器(ROM)，可擦除可编辑只读存储器(EPROM或闪速存储器)，光纤装置，以及便携式光盘只读存储器(CDROM)。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序，然后将其存储在计算机存储器中。
应当理解，本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。如，如果用硬件来实现和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(PGA)，现场可编程门阵列(FPGA)等。
本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。
此外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。
上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。
Claims (14)
1.一种广告生成方法，其特征在于，包括：
获取多个广告素材片段；
根据所述多个广告素材片段和预设的指针网络生成多条候选广告；
根据预设的规则从所述多条候选广告中确定目标广告。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
获取样本集，所述样本集包括多个原生广告样本对应的素材片段集，每个原生广告样本对应的素材片段集包括每个原生广告样本的至少一个素材片段及对应的至少一个扩充素材片段；
根据各个原生广告样本对应的素材片段集对初始的指针网络进行多轮训练，得到所述预设的指针网络。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据各个原生广告样本对应的素材片段集对初始的指针网络进行多轮训练，得到所述预设的指针网络，包括：
在当前轮训练完毕后，根据当前轮原生广告样本和当前轮实际输出结果计算当前轮原生广告样本对应的损失函数，其中，当前轮实际输出结果是将所述当前轮原生广告样本对应的素材片段集输入到所述初始的指针网络得到的；
根据所述损失函数和随机梯度下降方法对所述初始的指针网络进行更新，得到更新后的指针网络，采用所述更新后的指针网络进行下一轮训练，根据下一轮原生广告样本和下一轮实际输出结果计算所述下一轮原生广告样本对应的损失函数，重复此步骤，直至所述样本集中的原生广告样本全部训练完毕，其中，下一轮实际输出结果是将所述下一轮原生广告样本对应的素材片段集输入到所述更新后的指针网络得到的；
将更新后的指针网络作为所述预设的指针网络。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取多个广告素材片段包括：
获取所述原生广告的至少一个素材片段以及通过扩充所述原生广告得到的至少一个扩充素材片段；
将所述原生广告的至少一个素材片段和所述至少一个扩充素材片段进行打散，得到多个广告素材片段。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述通过扩充所述原生广告得到至少一个扩充素材片段的方式包括以下方式中的一种或多种：
从广告素材库中获取与所述原生广告的每个素材片段相匹配的至少一个素材片段，将与所述原生广告的每个素材片段相匹配的至少一个素材片段确定为通过扩充所述原生广告得到的至少一个扩充素材片段；
或，
获取与编写所述原生广告的广告主对应的历史素材片段，从所述历史素材片段中获取与所述原生广告的每个素材片段相匹配的至少一个历史素材片段，将与所述原生广告的每个素材片段相匹配的至少一个历史素材片段确定为通过扩充所述原生广告得到的至少一个扩充素材片段；
或，
获取所述原生广告所属类别对应的通用片段，将所述通用片段确定为通过扩充所述原生广告得到的至少一个扩充素材片段。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据预设的规则从所述多条候选广告中确定目标广告包括：
显示所述多条候选广告；
根据对所述多条候选广告的选择信息，从所述多条候选广告中确定所述目标广告；
或，
根据预设的筛选模型对所述多条候选广告进行筛选，将筛选出的候选广告确定为所述目标广告。
7.一种广告生成装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取多个广告素材片段；
生成模块，用于根据所述多个广告素材片段和预设的指针网络生成多条候选广告；
确定模块，用于根据预设的规则从所述多条候选广告中确定目标广告。
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，还包括：训练模块；
所述获取模块，还用于获取样本集，所述样本集包括多个原生广告样本对应的素材片段集，每个原生广告样本对应的素材片段集包括每个原生广告样本的至少一个素材片段及对应的至少一个扩充素材片段；
所述训练模块，用于根据各个原生广告样本对应的素材片段集对初始的指针网络进行多轮训练，得到所述预设的指针网络。
9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述训练模块具体用于：
在当前轮训练完毕后，根据当前轮原生广告样本和当前轮实际输出结果计算当前轮原生广告样本对应的损失函数，其中，当前轮实际输出结果是将所述当前轮原生广告样本对应的素材片段集输入到所述初始的指针网络得到的；
根据所述损失函数和随机梯度下降方法对所述初始的指针网络进行更新，得到更新后的指针网络，采用所述更新后的指针网络进行下一轮训练，根据下一轮原生广告样本和下一轮实际输出结果计算所述下一轮原生广告样本对应的损失函数，重复此步骤，直至所述样本集中的原生广告样本全部训练完毕，其中，下一轮实际输出结果是将所述下一轮原生广告样本对应的素材片段集输入到所述更新后的指针网络得到的；
将更新后的指针网络作为所述预设的指针网络。
10.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述获取模块包括获取单元和打散单元：
所述获取单元，用于获取所述原生广告的至少一个素材片段以及通过扩充所述原生广告得到的至少一个扩充素材片段；
所述打散单元，用于将所述原生广告的至少一个素材片段和所述至少一个扩充素材片段进行打散，得到多个广告素材片段。
11.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，所述获取单元具体用于：
从广告素材库中获取与所述原生广告的每个素材片段相匹配的至少一个素材片段，将与所述原生广告的每个素材片段相匹配的至少一个素材片段确定为通过扩充所述原生广告得到的至少一个扩充素材片段；
或，
获取与编写所述原生广告的广告主对应的历史素材片段，从所述历史素材片段中获取与所述原生广告的每个素材片段相匹配的至少一个历史素材片段，将与所述原生广告的每个素材片段相匹配的至少一个历史素材片段确定为通过扩充所述原生广告得到的至少一个扩充素材片段；
或，
获取所述原生广告所属类别对应的通用片段，将所述通用片段确定为通过扩充所述原生广告得到的至少一个扩充素材片段。
12.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述确定模块具体用于：
显示所述多条候选广告；
根据对所述多条候选广告的选择信息，从所述多条候选广告中确定所述目标广告；
或，
根据预设的筛选模型对所述多条候选广告进行筛选，将筛选出的候选广告确定为所述目标广告。
13.一种计算机设备，其特征在于，包括：
存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-6中任一所述的广告生成方法。
14.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-6中任一所述的广告生成方法。
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