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Generating Better Search Engine Text Advertisements with Deep Reinforcement Learning
- 1. 論文紹介ゼミ Generating Better Search Engine Text Advertisements with Deep Reinforcement Learning 北海道大学大学院情報科学研究科 調和系工学研究室 修士2年 吉田拓海
- 2. 論文情報 • タイトル – Generating Better Search Engine Text Advertisements with Deep Reinforcement Learning • 学会 – KDD2019(Applied Data Science Track Papers) • https://www.kdd.org/kdd2019/accepted-papers/view/generating-better- search-engine-text-advertisements-with-deep-reinforcement – 著者 • John Hughes1*, Keng-Hao2 Chang and Ruofei Zhang2 – 1. UC Berkeley (*. Microsoftのインターン) – 2. Microsoft • まとめ – 魅力的(高CTR)な検索エンジン広告を生成 • Self Critical Sequence Training(SCST)を適用 – 微分不可能なmetric(予想クリック率)を最適化 • 自動評価と人間による評価 – SCSTの適用によって予想クリック率の向上，魅力の向上を実証 – 文法的精度を大きく低下させない 1
- 3. 背景 • 高いクリック率(広告が魅力的で関連性がある)場合 広告主と検索エンジンの両方に利益をもたらす – ユーザがクリックしたときのみ支払い(広告主→検索エンジン) • 検索エンジンの広告文生成 – 2つの目的 • 人間が作ったものに近い • 高いクリック率 2 ランディングページと広告の例
- 5. モデル • 広告のタイトルと本文の予測をseq2seqとして扱う – landing pageのタイトルと本文 – 広告のタイトルと本文 • 損失関数 – 既存のlanding page(𝑦∗)と広告(𝑥∗)を模倣するように学習 – CTR(クリック率)を高めるように学習 – 最終的な損失関数 4
- 6. モデル • CTRを高める学習のための項 – 𝐶𝑇𝑅(𝑦) • oracle modelによって予測された広告𝑦のCTR • 先行研究(Microsoft)のCTR予測モデル[1]を使用 – large-scale logistic regression 5 [1] X. Ling, W. Deng, C. Gu, H. Zhou, C. Li, and F. Sun. Model ensemble for clickprediction in bing search ads. InProceedings of the 26th International Conferenceon World Wide Web Companion, pages 689–698. International World Wide WebConferences Steering Committee, 2017.
- 7. モデル • Parallel Encoder/Decoder – 標準的なRNNのEncoder-Decoderモデルをもとに構築 • 𝑘 sequencesを単一の潜在状態𝑠にencode – Bi-directional LSTMの最終層の隠れ状態を結合することで𝑠を取得 • 𝑙 sequencesを出力(decode) – 𝑠を初期状態とするLSTMでタイトル𝑦 𝑇 , 本文𝑦 𝐵 を予測 6 𝑘 = 𝑙 = 2 概略図
- 8. モデル • Attention – attention score[1,2] – normalized scores[3] • 過去ステップのscoreを用いて正規化 – context vector 7 参考 [1] M. Luong, H. Pham, and C. D. Manning. Effective approaches to attention-based neural machine translation.CoRR, abs/1508.04025, 2015. [2] R. Paulus, C. Xiong, and R. Socher. A deep reinforced model for abstractive summarization.arXiv preprint arXiv:1705.04304, 2017. [3] B. Sankaran, H. Mi, Y. Al-Onaizan, and A. Ittycheriah. Temporal attention model for neural machine translation.CoRR, abs/1608.02927, 2016. 文献[2]から引用
- 9. encoder decoder モデル • Output – decoderのタイムステップ𝑖では以下のものが出力される • LSTMのhidden state ℎ𝑖 𝐷 • attention distributions 𝛼𝑖,𝑗 𝑥 𝑇 , 𝛼𝑖,𝑗 𝑥 𝐵 • context vectors 𝑐𝑡 𝑥 𝑇 , 𝑐𝑡 𝑥 𝐵 – これらから潜在的単語出力分布𝑝 𝑣𝑜𝑐𝑎𝑏, 𝑝𝑐𝑜𝑝𝑦を予測する 8 [1] R. Paulus, C. Xiong, and R. Socher. A deep reinforced model for abstractive summarization.arXiv preprint arXiv:1705.04304, 2017. 文献[1]から持ってきた図 (前ページの文献[2])
- 10. モデル • Output – 最終的な出力 9 𝑊𝑒𝑚𝑏:単語の埋め込み行列(LSTM入力前にも使用) 学習するパラメータ • 4つのLSTM • 𝑊𝑒𝑚𝑏, 𝑊𝑝 • 𝑏 𝑢 𝐷 , 𝑊𝑢 𝐷 • （attentionは？） 参考 [1] A. See, P. J. Liu, and C. D. Manning. Get to the point: Summarization withpointer-generator networks.CoRR, abs/1704.04368, 2017. [2] https://www.slideshare.net/ponta63/gettothepointacl17 新しい単語を生成 原文の単語を使いまわす
- 11. モデル • Output 図[1] 10 [1] A. See, P. J. Liu, and C. D. Manning. Get to the point: Summarization withpointer-generator networks.CoRR, abs/1704.04368, 2017. context vectorとDecoder(LSTM hidden state) から単語分布を得る
- 12. モデル • Output 図[1] 11 [1] A. See, P. J. Liu, and C. D. Manning. Get to the point: Summarization withpointer-generator networks.CoRR, abs/1704.04368, 2017. 𝑝 𝑣𝑎𝑐𝑎𝑏 新しい単語を生成 𝑝𝑐𝑜𝑝𝑦 原文の単語を使いまわす(copy) スイッチ変数：𝑢
- 13. モデル • Self Critical Sequence Training – CTRに関する誤差項𝐿 𝐶𝑇𝑅は𝜃で微分できない – RAINFORCE trick[1]を使って勾配を計算 – Self Critical Sequence Trainingではベースライン 𝑦を導入 • これによって分散が下がる • ベースライン 𝑦としてarg-maxの出力を使用 12 参考 [1] R. J. Williams. Simple statistical gradient-following algorithms for connectionistreinforcement learning.Machine Learning, 8:229–256, 1992. [2] https://www.slideshare.net/YoshitakaUshiku/selfcritical-sequence-training-for-image- captioning-cv-cvpr-2017
- 14. モデル • Self Critical Sequence Training 13 (A) 𝑦が 𝑦より高い報酬だった場合 𝑦がとられる確率が増加 (B) 𝑦が 𝑦より低い報酬だった場合 𝑦がとられる確率が減少
- 15. 実験 データ • Bing Ads Data – ランディングページと広告のペア • 600,000 – 各ドメインで5回以上出現する例を削除 • 少数の広告主が広告の大部分を占めている • その多くが同じテンプレートを使っている – 結果として323,387に • train, validation, testに分割 – ランディングページを正規化 • 句読点を含まない，すべて小文字に – 広告も同様に正規化 • ?, -は残す 14
- 16. 実験 • Training – 事前学習 • 𝐿 𝑋𝐸で学習 – そのあと𝐿 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙で学習(Self Critical Sequence Training) – 学習中CTRを推定するためにCTR予測で学習させたoracle modelを 使用 • 学習中はブラックボックスとして扱われる • 同じくmicrosoftの人が著者の先行研究のCTR予測モデル[1]を使用 – large-scale logistic regression 15 [1] X. Ling, W. Deng, C. Gu, H. Zhou, C. Li, and F. Sun. Model ensemble for clickprediction in bing search ads. InProceedings of the 26th International Conferenceon World Wide Web Companion, pages 689–698. International World Wide WebConferences Steering Committee, 2017.
- 17. 実験 • Automatic Evaluation – Click Rate • oracle modelとまた別のCTR予測モデルの出力値 – ROUGE-L • 2つのtextの最長共通部分単語列(LCS)を評価する指標 – LCS: Longest Common Subsequence • LCSのF値 • 例[1] – LCS = 9 – 適合率(Precision)= 9 12 – 再現率(Recall)= 9 11 – ROUGE-L= 2𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙∙𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙+𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 16 長さ 𝑟: 11 ℎ1: 12 参考 [1]平尾 努, 磯崎 秀樹, 須藤 克仁, Duh Kevin, 塚田 元, 永田 昌明, “語順の相関に基づく機械翻訳の自動評価法” 自然言語処理, Vol.21, No.3, pp.421-444, 2014, https://www.jstage.jst.go.jp/article/jnlp/21/3/21_421/_article/-char/ja/
- 18. 実験 結果 • Automatic Evaluation – 𝛾 = 0.05が最適 – 𝛾 = 0.02 • ROUGE-Lが急速に減少，oracleにoverfitし文法的質が悪い分が生成さ れる，early stoppingですぐ終わる(学習) – 𝛾 = 0.10 • クリック率が低い 17 oracle modelと同じデータセット(別の期間)で 学習させたニューラルネットによるCTR予測
- 19. 実験 結果 • Automatic Evaluation – Baseline(おそらく𝐿 𝑋𝐸のみで学習)とSCSTを比較 • クリック率を6.7%増し • ROUGE scoreに有意な差はない – DNN Predictionによるクリック率も4.8%増し • oracle modelにoverfitしてない – ROUGE scoreはどのモデルも有意差なし – クリック率が増えてもROUGE scoreが大幅に変化しない • クリック率が高い人手で書かれた広告の空間内で最適化されてる 18
- 20. 実験 結果 • Automatic Evaluation – SCSTで学習させたモデルは同じ単語，フレーズを繰り返す傾向 • 恐らくoracle modelで魅力的とされる単語を繰り返してる – 繰り返さないように制約をかける(repeats masked) • クリック率は低下する • 先ほどと同様，SCSTによってクリック率は上昇 19
- 21. 実験 結果 • Human Evaluation – 2つの実験を実施 • 広告を評価及び比較するために訓練された人を募集した – 実験1 • 被験者に単一の広告とランディングページが表示，以下の質問 – 広告に不要な単語，フレーズの繰り返しはありますか？ [Yes/No] – 広告のタイトルとコピー(?)は人間が書いたように見えるか？ [Yes/No] – 4段階評価[Good/Fair/Bad/Nonsenseor Broken] » Good: Perfect grammar(完璧な文法) » Fair: Slight grammar errors or repeats(軽い文法エラー/繰り返し) » Bad: Major grammar errors or repeats(重大な文法エラー/繰り返し) » Nonsense or Broken: Including foreign language or landing page not loading (外国語が含まれる/LPが読み込まれない?) • 各モデルを評価するために2000 data point • どの例がどのモデルのモノかわからないようにシャッフル • 質問の回答が一貫するようにいくつかの広告を繰り返した 20
- 22. 実験 結果 • Human Evaluation – 繰り返しの制約をつけたモデル(repeats masked)は 文法と人間作との類似度の評価が向上 – Baseline(masked)とSCST(masked)を比較 • SCSTの生成する広告は人間作に似ているとみなされる • “Good”は減るがそれほど大きくない – SCSTは文法的質を低下させない(?) – 事前学習で得た言語モデルを傷つけない – Nonsense/Brokenが多い • ランディングページの期限切れ，外国語によるもの – 人間作の広告も同様の割合 21
- 23. 実験 結果 • Human Evaluation – 実験2 • repeats maskedモデルを対象(繰り返しに制約をかけたモデル) • 1000のランディングページの広告を並べて比較 • 2つの広告をランディングページに関連付けられたキーワード/クエリと ともに表示 • 質問：クエリが与えられた場合，どの広告コピーが好みですか？ [Ad copy #1 / Ad copy#2 / Ads are identical] • 広告はランダムな順序で表示 – 結果 • Baseline < SCST 22
- 24. 生成例 • SCSTモデルの広告 – 無料，行動を表すフレーズ，数字などが含まれる • 広告の魅力を高めることが知られている[1] 23 [1] S. Thomaidou. Automated Creation and Optimization of Online Advertising Campaigns. PhD thesis, Ph. D. thesis, Department of Informatics, Athens University of Economics and Business, 2014.
- 25. 生成例 24
- 26. まとめ • 魅力的(高CTR)な検索エンジン広告を生成 – Self Critical Sequence Training(SCST)を適用 • 微分不可能なmetric(予想クリック率)を最適化 – 自動評価と人間による評価 • SCSTの適用によって予想クリック率の向上，魅力の向上を実証 • 文法的精度を大きく低下させない 25