10.3969/j.issn.2095-2163.2019.05.020
基于深度学习的自适应游戏剧情生成系统研究
为了使游戏玩家从拥有固定文本的文字游戏中体验新鲜感,提出采用深度学习Seq2Seq模型,根据已有文本产生新的符合剧情的文本,增加游戏的趣味性和交互性.本文构建深度学习Seq2Seq模型,并编写Python代码实现了文本生成模型的仿真,对生成词与原文本之间的评价标准进行了对比分析,以自创的游戏验证了该方法的有效性.该论文的研究成果,是对自适应文本生成系统研究的有益尝试和补充,具有一定的应用价值.
Seq2Seq、LSTM神经网络、深度学习、文本生成
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TP391.1(计算技术、计算机技术)
华北理工大学校级大学生创新创业训练项目201614930111
2020-01-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共5页
87-90,94
