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Enregistrement W186848537 · doi:10.1609/aiide.v2i1.18769

Automatic Story Generation for Computer Role-Playing Games

2006· article· en· W186848537 sur OpenAlexaff
Curtis Onuczko, Duane Szafron, Jonathan Schaeffer, Maria Cutumisu, Jeff Siegel, Kevin Waugh, Allan Schumacher

Notice bibliographique

RevueProceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueArtificial Intelligence in Games
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScripting languageAdventureComputer sciencePlot (graphics)InteractivityProcess (computing)MultimediaComputer gameSimple (philosophy)Human–computer interactionWorld Wide WebProgramming languageArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Scripting the plot in a computer role-playing game requires a large number of scripts that are difficult to track and maintain. Game adventures often have simple plots, called sub- quests, that are independent from the main plot. Sub-quests are important, as they add value to the open-world appeal of the game, but they still have to be scripted. We have created a prototype of a tool that helps by automatically producing design pattern specifications for sub-quests. The specifications can be entered into an existing tool, called ScriptEase, to generate scripting code for Neverwinter Nights adventures, without doing any manual scripting. The sub-quest patterns produced are logically consistent, ensuring the story can be completed by the player. The sub-quests are also designed to produce a better story by having the author adjust the amount of interactivity between the sub-quests. The entire process is done with little input from the author.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,626
Score d'incertitude au seuil0,975

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,041
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,236 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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