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人类+人工智能加速广告本地化评估

Created by
  • Haebom

作者

Harshit Rajgarhia、Shivali Dalmia、Mengyang Zhao、Mukherji Abhishek、Kiran Ganesh

大纲

本文提出了一个用于多语言广告本地化的结构化框架。除了简单的翻译之外，它还专注于在多种语言和格式之间保持视觉一致性、空间对齐和风格统一。该框架通过将自动化组件与人工监督相结合，解决了广告本地化的复杂性。具体而言，我们声称是第一个通过集成场景文本检测、文本修复、机器翻译 (MT) 和文本重新定位来加速广告本地化评估工作流程的框架。六个区域的定性结果表明，所提出的方法能够生成语义准确、视觉一致的本地化广告，并适用于实际工作流程。

Takeaways, Limitations

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Takeaways：
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为多语言广告本地化提供高效、自动化的框架。
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通过集成场景文本检测、修复、机器翻译和文本重新排序技术来加速广告本地化评估工作流程。
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展示创建语义准确、视觉一致的本地化广告的可行性。
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提出一种适用于现实世界广告本地化工作流程的实用方法。
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Limitations：
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缺乏对所提框架的定量绩效评估
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仅呈现六个地区的定性结果，需要进一步研究其普遍性。
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需要进一步验证其在各种广告格式和设计中的适用性和普遍性。
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缺乏对人工监管程度和成本的详细分析。
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