WEKO3
アイテム
感情曲線との類似度を利用したロールプレイングゲームのシナリオ自動生成
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/234583
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/2345832c6d2b46-977e-49d7-8dda-95d83270a7e8
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-GI24052005.pdf (975.5 kB)
2026年6月7日からダウンロード可能です。
|
Copyright (c) 2024 by the Information Processing Society of Japan
|
|
| 非会員：¥660, IPSJ:学会員：¥330, GI:会員：¥0, DLIB:会員：¥0 | ||
| Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2024-06-07 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| タイトル | 感情曲線との類似度を利用したロールプレイングゲームのシナリオ自動生成 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| 言語 | en | |||||||||
| タイトル | Using similarity to the emotional arc to automatically generate scenarios for role-playing games | |||||||||
| 言語 | ||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh | |||||||||
| 資源タイプ | technical report | |||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 佐世保工業高等専門学校専攻科 | ||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 佐世保工業高等専門学校 | ||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||
| en | ||||||||||
| National Instituto of Technology, Sasebo College, Advanced Integrated Engineering Course | ||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||
| en | ||||||||||
| National Instituto of Technology, Sasebo College | ||||||||||
| 著者名 |
北島, 祥平
× 北島, 祥平
× 佐藤, 直之
|
|||||||||
| 著者名(英) |
Shohei, Kitajima
× Shohei, Kitajima
× Naoyuki, Sato
|
|||||||||
| 論文抄録 | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | 近年のゲーム業界の発展に伴い，シナリオライターには良質なシナリオを大量に作ることが要求されている．このような状況に対し，高品質なシナリオ自動生成システムを作成することでシナリオライターの負担軽減が見込めると考えた．しかし従来の物語生成手法は構造が複雑かつ自由度が低いものであり専門知識なしに使うことは難しい．近年発達が著しい大規模言語モデル (LLM) は文章生成に対し高い効果を発揮するが，適切なプロンプトを入力しなければ望む出力が得られなかったりシナリオの展開を制御し辛いといった問題点がある．そこで本研究では感情曲線を入力とし，LLM にランダム生成させたシナリオから抽出した感情曲線との類似度が最も高いシナリオを最終出力とするシステムの開発を目指した．この手法によってユーザーの入力を簡易化し，かつイメージ通りの展開のシナリオを出力できると考えられる． | |||||||||
| 論文抄録(英) | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | With the development of the game industry in recent years, scenario writers are required to produce a large number of high-quality scenarios. In response to this situation, We propose that the creation of a high-quality automatic scenario generation system could reduce the burden on scenario writers. However, conventional narrative generation methods have complex structures and low degrees of freedom, making them difficult to use without specialist knowledge. Large Language Model (LLM), which have been remarkably developed in recent years, are highly effective for text generation, but they have problems such as not being able to produce the desired output unless appropriate prompts are input, and difficulty in controlling scenario development. In this study, we aimed to develop a system that takes an emotion curve as input and produces as a final output a scenario with the highest similarity to the emotion curve extracted from randomly generated scenarios by the LLM. This method simplifies the user's input and produces scenarios that evolve as imagined. | |||||||||
| 書誌レコードID | ||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||
| 収録物識別子 | AA11362144 | |||||||||
| 書誌情報 |
研究報告ゲーム情報学（GI） 巻 2024-GI-52, 号 5, p. 1-5, 発行日 2024-06-07 |
|||||||||
| ISSN | ||||||||||
| 収録物識別子タイプ | ISSN | |||||||||
| 収録物識別子 | 2188-8736 | |||||||||
| Notice | ||||||||||
| SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. | ||||||||||
| 出版者 | ||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||
