概念性游戏特征生成与推荐系统的初步研究
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2023-08-29 v1 人工智能
计算与语言
摘要
本文介绍一个基于文本提示生成游戏特征建议的系统。该系统在近 6 万款游戏的描述上训练，使用小型 GLoVe 模型的词嵌入提取主题相似游戏中的特征与实体，随后通过生成器模型为用户提示生成新特征。我们开展了一项简短的用户研究，比较微调 GPT-2 模型、使用 ConceptNet 的模型以及人工撰写的游戏特征所生成的特征。尽管人类建议赢得了总体多数选票，GPT-2 模型在特定游戏中表现优于人类建议。该系统是一个更大型游戏设计辅助工具的一部分，能够在概念层面与用户协作。
引用
@article{arxiv.2308.13538,
title = {A Preliminary Study on a Conceptual Game Feature Generation and Recommendation System},
author = {M Charity and Yash Bhartia and Daniel Zhang and Ahmed Khalifa and Julian Togelius},
journal= {arXiv preprint arXiv:2308.13538},
year = {2023}
}