基于深度学习的自适应游戏剧情生成系统研究.pdf

【摘要】中提到的研究主要关注如何利用深度学习技术来创建一个自适应的游戏剧情生成系统，以提高游戏的趣味性和互动性。研究者提出采用深度学习的Seq2Seq模型，这是一种序列到序列的学习模型，通常用于自然语言处理中的文本生成任务。Seq2Seq模型结合了长短期记忆网络（LSTM），这种神经网络结构擅长处理时间序列数据，能够捕捉和理解输入序列中的长期依赖关系。 在游戏剧情生成方面，传统的固定文本游戏往往缺乏新颖性和变化性，而Seq2Seq模型可以根据已有的游戏剧情文本生成新的、符合故事逻辑的文本，从而增加玩家的游戏体验。通过编写Python代码实现这个模型的仿真，并对生成的文本与原始文本进行评价标准的对比分析，研究者验证了这种方法的有效性。他们使用自创的游戏作为实验平台，进一步证明了该方法在实际应用中的可行性。 这项研究的成果不仅是对自适应文本生成系统研究的有益尝试，也是对现有技术的一种补充，具有一定的实际应用价值。特别是对于游戏开发领域，这样的技术可以推动游戏剧情的个性化和动态化，提升玩家的沉浸感和参与度，为游戏设计带来新的创新方向。 关键词：Seq2Seq模型是深度学习中用于序列到序列转换的关键技术，它能够将一个序列作为输入，然后生成另一个序列作为输出，尤其适用于机器翻译、对话生成等任务。LSTM神经网络是Seq2Seq模型中常用的一种门控循环单元，能够在处理序列数据时有效地避免梯度消失或爆炸的问题，使得模型能学习到更复杂的语义结构。深度学习是现代人工智能的核心，通过模拟人脑神经网络的结构和工作方式，让计算机能够从大量数据中自动学习和提取特征。文本生成是深度学习在自然语言处理中的一个重要应用，它包括故事生成、新闻报道自动生成等多种形式，旨在创造出与人类创作相似的文本内容。