在电商搜索推荐场景中，如何用20字精准概括商品卖点？阿里云通过融合多任务学习与注意力机制，打造出日均处理亿级请求的短标题生成算法。本文将解析这项技术如何突破传统文本生成瓶颈。
多任务学习：破解数据稀疏难题
传统单任务模型在短标题生成中存在明显局限。当商品属性、用户评论、点击行为等异构数据同时输入时，单一目标函数难以平衡点击率预估、语义连贯性、关键词覆盖等多重要素。阿里云采用多任务学习框架（Multi-Task Learning），通过共享底层编码层同时优化3个核心任务：标题语义重构、关键词命中率提升、点击转化预测。
实验数据显示，多任务结构使模型在有限数据下实现知识迁移。当处理冷门品类商品时，共享层学习到的通用特征使标题生成准确率提升37%。这种设计还降低了过拟合风险——在阿里巴巴内部AB测试中，多任务模型比单任务模型的标题CTR（点击通过率）稳定性高出21%。
Attention机制：动态捕捉关键信息
面对商品详情页动辄数千字的文本数据，传统RNN模型存在长程依赖丢失问题。阿里云引入层级注意力机制（Hierarchical Attention），首层在词级别计算属性关键词权重，第二层在句子级别评估描述段落重要性。例如生成"冬季加厚羽绒服"时，模型会对"90%白鸭绒""-30℃抗寒"等片段赋予更高注意力分数。
注意力权重可视化显示，模型能自主识别跨模态信息的关联性。当用户评论中出现"尺码偏小"高频词时，算法会自动在标题中添加"宽松版型"修饰语。这种动态聚焦能力使生成标题的关键词覆盖密度达到人工编辑水平的98%，同时保持自然语言流畅度。
双机制协同：1+12的技术突破
多任务学习与注意力机制并非简单叠加。阿里云设计了一种任务感知的注意力门控机制（Task-Aware Attention Gate），在不同任务分支中动态调整注意力分布。例如在点击率预测任务中，模型会更关注促销类词汇；在语义重构任务中，则侧重语法结构完整性。这种协同使各任务既保持特性又共享知识。
在线部署时，算法采用知识蒸馏技术将多任务大模型压缩为轻量级推理模型。经压缩的模型在阿里云PAI平台实现毫秒级响应，支持实时生成与A/B测试。双十一期间，该技术为淘宝头部商家自动生成超过1200万条商品标题，人工审核通过率首次突破85%大关。
场景延伸与技术启示
这套技术框架已拓展至短视频标题生成、广告文案创作等场景。在内容电商领域，算法能根据直播话术自动提取爆款标题；在跨境场景中，支持中英文标题的跨语言联合生成。这验证了多模态多任务架构的通用性优势。
技术演进方向值得关注：阿里云正在探索将强化学习引入目标函数，让模型能自主评估标题的市场反馈；同时尝试融合知识图谱，解决专业领域术语的准确性难题。这为自然语言生成技术提供了新的架构范式——既要深度理解业务目标，又要精细控制生成过程。
