【技术实现步骤摘要】
本公开涉及人工智能，尤其涉及一种推荐文案生成方法、装置、电子设备及可读存储介质。
技术介绍
1、随着人工智能技术的发展，人工智能技术逐步应用到各个方面。随着手机电脑的普及，许多产品会在线上进行广告投放。产品的广告文案一般情况下会精准包含产品的卖点，并且文案简洁且富有艺术性，可以起到加深用户印象、吸引用户的作用。广告文案是产品的广告的重要部分之一，对广告投放的最终效果有直接影响。但在现有的广告投放中，同一产品的广告文案一般最多只有数种，不同的用户接收到的广告文案很大概率是相同的，可能不能对众多用户产生吸引力。因此，一种自动化的产品的推荐文案生成方法是十分迫切和必要的
技术实现思路
1、有鉴于此，本公开实施例提供了一种推荐文案生成方法、装置、电子设备及可读存储介质，以解决现有技术中产品的推荐文案不能满足用户的个性化需求的问题。
2、本公开实施例的第一方面，提供了一种推荐文案生成方法，包括：获取目标对象特征数据、用户特征数据、环境特征数据；基于目标对象特征数据生成对应的目标对象的第一描述文本，基于用户特征数据生成对应的用户的描述文本，以及基于环境特征数据生成对应的环境的描述文本；将目标对象的第一描述文本、用户的描述文本和环境的描述文本输入训练完成的文案生成模型，得到目标对象的推荐文案。
3、本公开实施例的第二方面，提供了一种装置，包括：获取模块，用于获取目标对象特征数据、用户特征数据、环境特征数据；文本生成模块，用于基于目标对象特征数据生成对应的目标对象的第一描述
4、本公开实施例的第三方面，提供了一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器中并且可在处理器上运行的计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现上述方法的步骤。
5、本公开实施例的第四方面，提供了一种可读存储介质，该可读存储介质存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述方法的步骤。
6、本公开实施例与现有技术相比存在的有益效果是：通过获取目标对象特征数据、用户特征数据、环境特征数据，目标对象特征数据可以包括目标对象的名称、价格、类别、销售情况等，目标对象即需要生成推荐文案的目标产品。用户特征数据可以反映用户的属性、偏好或行为，可以包括用户的年龄、性别、地理位置、浏览历史、购买记录等。环境特征数据为用户当前所处的环境或情境的特征。获取上述特征数据是可以更全面地了解目标对象、用户和环境，有助于生成更符合用户需求和情境的推荐文案。通过对目标对象特征数据进行分析和处理，提取出关键信息，可以使用自然语言处理技术将目标对象特征数据转化为目标对象的第一描述文本。通过对用户特征数据进行分析和处理，提取出关键信息，可以使用自然语言处理技术基于用户特征数据生成用户的描述文本。通过对环境特征数据进行分析和处理，提取出关键信息，可以使用自然语言处理技术基于环境特征数据生成环境的描述文本。将目标对象特征数据、用户特征数据、环境特征数据转换为对应的描述文本，可以将特征数据转化为更易于理解和处理的文本形式，为后续输入文案生成模型做准备。将目标对象的第一描述文本、用户的描述文本和环境的描述文本输入训练完成的文案生成模型，文案生成模型是一个大语言模型，文案生成模型可以根据输入的描述文本，结合文案生成模型学习到的知识和模式，生成符合用户需求和情境的目标对象的推荐文案。本公开提出了一种结合大语言模型的在线广告文案生成方法，将用户信息和用户行为，环境信息，产品信息进行建模，生成规范、个性化的推荐广告，解决现有技术中产品的推荐文案不能满足用户的个性化需求的问题，满足不同用户个性化需求。
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1.一种推荐文案生成方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述目标对象的第一描述文本、所述用户的描述文本和所述环境的描述文本输入训练完成的文案生成模型之前，还包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述目标对象的第一描述文本、所述用户的描述文本和所述环境的描述文本输入训练完成的文案生成模型，得到所述目标对象的推荐文案，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述得到所述目标对象的推荐文案之后，还包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标对象特征数据包括所述目标对象的多个离散特征和所述目标对象的多个连续特征，所述基于所述目标对象特征数据生成对应的所述目标对象的第一描述文本，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述得到所述目标对象的初始特征向量之后，还包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述对所述目标对象的图像特征向量和所述目标对象的初始特征向量进行融合处理，得到所述目标对象的融合特征向量，包括：
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