| 大会名称 |
|---|
| 2020年 総合大会 |
| 大会コ－ド |
| 2020G |
| 開催年 |
| 2020 |
| 発行日 |
| 2020-03-03 |
| セッション番号 |
| D-9 |
| セッション名 |
| ライフインテリジェンスとオフィス情報システム |
| 講演日 |
| 2020/3/18 |
| 講演場所(会議室等) |
| 総合科学部 K棟２F K208講義室 |
| 講演番号 |
| D-9-8 |
| タイトル |
| TRPGゲームシナリオ作成のための深層学習を用いた人物行動自動生成システムの提案 |
| 著者名 |
| ◎佐野佑騎, 岸本頼紀, |
| キーワード |
| 深層学習, 支援システム |
| 抄録 |
| ディープラーニングを使用したT-RPGシナリオ作成用のキャラクターアクションジェネレーターを提案しました。TRPGのシナリオ作成は、初心者には困難です。 理由の1つは、ノンプレイヤーキャラクター（NPC）アクションについて設計することが難しいことです。 TRPGシナリオは、これらのアクションの前兆およびイベントとしての影響を受けています。 ただし、知識と実験が不足しているため、初心者は効果的なNPCアクションを設計できません。 そのため、NPCアクションジェネレーターはシナリオ作成に効果的です。このシステムは、小説の文から主題と述語を抽出します。 次に、Deep Learning（LSTM）を使用して、主題と述語の連結をトレーニングします。 最後に、このコーパスを使用して主語と述語を生成します。 エディターは、この結果を使用してシナリオを作成します。本稿では、ディープラーニングを用いたT-RPGシナリオ作成のためのキャラクターアクションジェネレーターを提案し、TRPGシナリオ作成のためにこのシステムに適用できることを示します。 |
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