【技術實現步驟摘要】
本申請涉及人工智能，尤其涉及一種游戲對話處理方法、裝置、設備及存儲介質。
技術介紹
1、隨著人工智能的深入研究，對話機器人技術已經廣泛應用于垂直領域，例如將對話機器人應用到醫療領域幫助患者解答有關疾病、藥物、治療方案等相關問題，將對話機器人應用到金融領域為客戶提供投資咨詢、理財建議等服務，將對話機器人應用到教育領域幫助學生解答學習問題、提供個性化的學習建議等。將對話機器人應用到游戲領域也是重要的研究方向。
2、目前，對話機器人都是根據單一模態的對話文本產生對話回復，應用到游戲領域后，在游戲互動方面存在難以理解游戲意圖的缺陷，無法產生與游戲場景貼合的流暢對話回復，影響游戲玩家的游戲交互體驗。
3、因此，如何提高游戲對話回復的適配性和流暢性，以提高游戲交互體驗，成為了亟待解決的技術問題。
技術實現思路
1、本申請實施例的主要目的在于提出一種游戲對話處理方法、裝置、設備及存儲介質，旨在提高游戲對話回復的適配性和流暢性，以提高游戲交互體驗。
2、為實現上述目的，本申請實施例的第一方面提出了一種游戲對話處理方法，所述方法包括：
3、獲取目標游戲的當前游戲狀態特征和歷史對話；
4、調用預先為所述目標游戲訓練好的游戲對話雙塔模型，其中，所述訓練好的游戲對話雙塔模型包括訓練好的左塔網絡和訓練好的右塔網絡；
5、通過所述訓練好的左塔網絡，對所述當前游戲狀態特征和歷史對話進行特征融合處理，得到多模態融合編碼向量；
6、
7、獲取所述多模態融合編碼向量與所述語義編碼向量之間的相似度；
8、根據所述相似度，從所述預設候選對話庫篩選出目標候選語句，并將所述目標候選語句作為所述歷史對話的對話回復。
9、為實現上述目的，本申請實施例的第二方面提出了一種游戲對話處理裝置，所述裝置包括：
10、數據獲取模塊，用于獲取目標游戲的當前游戲狀態特征和歷史對話；
11、模型調用模塊，用于調用預先為所述目標游戲訓練好的游戲對話雙塔模型，其中，所述訓練好的游戲對話雙塔模型包括訓練好的左塔網絡和訓練好的右塔網絡；
12、特征融合模塊，用于通過所述訓練好的左塔網絡，對所述當前游戲狀態特征和歷史對話進行特征融合處理，得到多模態融合編碼向量；
13、語句向量化模塊，用于通過所述訓練好的右塔網絡，對所述目標游戲的預設對話庫中每一候選語句進行向量化處理，得到每一所述候選語句的語義編碼向量；
14、相似度獲取模塊，用于獲取所述多模態融合編碼向量與所述語義編碼向量之間的相似度；
15、對話回復篩選模塊，用于根據所述相似度，從所述預設候選對話庫篩選出目標候選語句，并將所述目標候選語句作為所述歷史對話的對話回復。
16、為實現上述目的，本申請實施例的第三方面提出了一種計算機設備，所述計算機設備包括存儲器和處理器，所述存儲器存儲有計算機程序，所述處理器執行所述計算機程序時實現上述第一方面所述的方法。
17、為實現上述目的，本申請實施例的第四方面提出了一種計算機可讀存儲介質，所述計算機可讀存儲介質存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執行時實現上述第一方面所述的方法。
18、本申請提出的游戲對話處理方法、裝置、設備及存儲介質，該游戲對話處理方法，獲取目標游戲的當前游戲狀態特征和歷史對話；調用預先為目標游戲訓練好的游戲對話雙塔模型，其中，訓練好的游戲對話雙塔模型包括訓練好的左塔網絡和訓練好的右塔網絡；通過訓練好的左塔網絡，對當前游戲狀態特征和歷史對話進行特征融合處理，得到多模態融合編碼向量；通過訓練好的右塔網絡，對目標游戲的預設對話庫中每一候選語句進行向量化處理，得到每一候選語句的語義編碼向量；獲取多模態融合編碼向量與語義編碼向量之間的相似度；根據相似度，從預設候選對話庫篩選出目標候選語句，并將目標候選語句作為歷史對話的對話回復。這樣，通過訓練好的游戲對話雙塔模型，對當前游戲狀態特征和歷史對話進行跨模態融合表征，得到多模態融合編碼向量，能夠充分利用當前游戲狀態特征和歷史對話提供的上下文信息，實現將當前游戲狀態特征和歷史對話的理解融合在一起，為更好地理解玩家的游戲意圖提供了更全面更豐富的信息，以便于基于多模態融合編碼向量，快速從預設對話庫中篩選出符合游戲意圖的對話回復，由此提高了游戲對話回復的適配性和流暢性，進而提高了玩家的游戲交互體驗。
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1.一種游戲對話處理方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述通過所述訓練好的左塔網絡，對所述當前游戲狀態特征和歷史對話進行特征融合處理，得到多模態融合編碼向量，包括：
3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據所述相似度，從所述預設候選對話庫篩選出目標候選語句，包括：
4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述從所述推薦候選語句篩選出所述目標候選語句，包括：
5.根據權利要求1至4任一項所述的方法，其特征在于，所述獲取目標游戲的當前游戲狀態特征和歷史對話之后，還包括：
6.根據權利要求1至4任一項所述的方法，其特征在于，所述獲取目標游戲的當前游戲狀態特征和歷史對話之前，還包括：
7.根據權利要求6所述的方法，其特征在于，所述根據所述游戲狀態特征樣本、所述歷史對話樣本和所述實際對話回復，對預設游戲對話雙塔模型進行訓練，直至所述預設游戲對話雙塔模型收斂，得到所述訓練好的游戲對話雙塔模型，包括：
8.一種游戲對話處理裝置，其特征在于，所述裝置包括：p>
9.一種計算機設備，其特征在于，所述計算機設備包括存儲器和處理器，所述存儲器存儲有計算機程序，所述處理器執行所述計算機程序時實現權利要求1至7任一項所述的游戲對話處理方法。
10.一種計算機可讀存儲介質，所述計算機可讀存儲介質存儲有計算機程序，其特征在于，所述計算機程序被處理器執行時實現權利要求1至7中任一項所述的游戲對話處理方法。
...【技術特征摘要】
1.一種游戲對話處理方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述通過所述訓練好的左塔網絡，對所述當前游戲狀態特征和歷史對話進行特征融合處理，得到多模態融合編碼向量，包括：
3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據所述相似度，從所述預設候選對話庫篩選出目標候選語句，包括：
4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述從所述推薦候選語句篩選出所述目標候選語句，包括：
5.根據權利要求1至4任一項所述的方法，其特征在于，所述獲取目標游戲的當前游戲狀態特征和歷史對話之后，還包括：
6.根據權利要求1至4任一項所述的方法，其特征在于，所述獲取目標游戲的當前游戲狀態特征和歷...
【專利技術屬性】
技術研發人員：黃海峰，馬凱，金辰宇，楊正云，朱曉龍，胡俊，譚丹滟，
申請(專利權)人：超參數科技深圳有限公司，
類型：發明
國別省市：
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