[发明专利]游戏标签模型训练方法及装置、游戏标签生成方法及装置

说明书

本申请提供游戏标签模型训练方法及装置、游戏标签生成方法及装置，其中所述游戏标签模型训练方法包括：获取样本数据和样本标签，其中，所述样本数据包括目标游戏对应的游戏简介，所述样本标签包括所述目标游戏对应的游戏标签；根据所述游戏简介确定所述目标游戏对应的关键词集合，并将所述关键词集合输入至游戏标签模型；所述游戏标签模型响应于所述关键词集合作为输入而生成所述目标游戏对应的预测游戏标签；根据所述预测游戏标签和所述游戏标签计算损失值；根据所述损失值调整所述游戏标签模型的参数，并继续训练所述游戏标签模型，直至达到训练停止条件，通过本方法可以根据游戏简介快速准确地确定游戏对应的标签，节省人力物力。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，特别涉及游戏标签模型训练方法及装置、游戏标签生成方法及装置、计算设备和计算机可读存储介质。

背景技术

随着计算机技术的发展，游戏也得到了长足的发展，越来越多的用户逐渐认可游戏在日常生活中的重要作用。

当开发人员在开发一款游戏的时候，需要分析该游戏目前在市场上的主要竞争对手是谁，主要竞争游戏是什么，但是目前的游戏种类繁多，开发人员需要花费大量的人力物力在海量的游戏中确定目标竞品游戏，再对每个竞品游戏的情况进行分析，用来协助给游戏在目前的游戏市场中进行准确定位。

因此，如何协助开发人员在海量的游戏中确定目标竞品游戏就成为亟待解决的问题。

发明内容

有鉴于此，本申请实施例提供了游戏标签模型训练方法及装置、游戏标签生成方法及装置、计算设备和计算机可读存储介质，以解决现有技术中存在的技术缺陷。

根据本申请实施例的第一方面，提供了一种游戏标签模型训练方法，包括：

获取样本数据和样本标签，其中，所述样本数据包括目标游戏对应的游戏简介，所述样本标签包括所述目标游戏对应的游戏标签；

根据所述游戏简介确定所述目标游戏对应的关键词集合，并将所述关键词集合输入至游戏标签模型；

所述游戏标签模型响应于所述关键词集合作为输入而生成所述目标游戏对应的预测游戏标签；

根据所述预测游戏标签和所述游戏标签计算损失值；

根据所述损失值调整所述游戏标签模型的参数，并继续训练所述游戏标签模型，直至达到训练停止条件。

可选的，根据所述游戏简介确定所述目标游戏对应的关键词集合，包括：

对所述游戏简介进行分词处理，生成所述目标游戏对应的初始关键词集合；

过滤所述初始关键词集合中的停用词，生成所述目标游戏对应的关键词组合。

可选的，在生成所述目标游戏对应的初始关键词集合之前，所述方法还包括：

确定所述游戏简介的语种信息；

在所述语种信息是外语的情况下，对分词生成的关键词做标准化处理。

可选的，所述游戏标签模型响应于所述关键词集合作为输入而生成所述目标游戏对应的预测游戏标签，包括：

所述游戏标签模型对所述关键词集合做嵌入化处理，生成所述关键词集合对应的关键词向量集合；

根据所述关键词向量集合生成所述目标游戏对应的预测游戏标签。

可选的，根据所述关键词向量集合生成所述目标游戏对应的预测游戏标签，包括：

构建词向量标签概率函数；

根据所述词向量标签概率函数和所述关键词向量集合中的关键词向量生成所述目标游戏对应的预测游戏标签。