【摘 要】
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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Seq2
【机 构】
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华北理工大学理学院,华北理工大学信息学院
【基金项目】
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华北理工大学校级大学生创新创业训练项目(201614930111)
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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。
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