建模是什么使广告有说服力的原因,即引起消费者的所需响应,对于宣传,社会心理学和营销的研究至关重要。尽管其重要性,但计算机视觉中说服力的计算建模仍处于起步阶段,这主要是由于缺乏可以提供与ADS相关的说服力标签的基准数据集。由社会心理学和市场营销中的说服文学的激励,我们引入了广泛的说服策略词汇,并建立了用说服策略注释的第一个AD图像语料库。然后,我们通过多模式学习制定说服策略预测的任务,在该任务中,我们设计了一个多任务注意融合模型,该模型可以利用其他广告理解的任务来预测说服策略。此外,我们对30家财富500家公司的1600个广告活动进行了真实的案例研究,我们使用模型的预测来分析哪些策略与不同的人口统计学(年龄和性别)一起使用。该数据集还提供图像分割掩码,该蒙版在测试拆分上标记了相应的AD图像中的说服力策略。我们公开发布代码和数据集https://midas-research.github.io/persuasion-avertisements/。
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