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隨著網上購物逐漸發展，在無法接觸到實體商品的情況下，商品描述顯得尤為重要。傳統人工撰寫的商品描述語對所有用戶展示相同的商品信息，但沒有考慮到不同用戶所關注的不同屬性，并且人工撰寫的效率無法與產品增長速度相匹配，因此如何自動生成個性化產品描述成為前沿研究問題。主要研究個性化商品描述內容生成，考慮用戶的個性化特征，對每個用戶生成對應其興趣點的商品描述文本。因為個性化商品描述數據集的缺失，提出 Crowddepict方法，通過豆瓣、京東等公開數據源獲取商品描述相關語料處理，利用商品評論等數據，生成商品個性化描述。實驗結果表明，提岀的個性化商品描述模型可根據用戶偏好自動生成個性化的商品描述，內容覆蓋用戶興趣與產品特點，文本表達流暢。
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