JP7410334B2 - ゲームタグの自動生成 - Google Patents
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Description
本出願は、2020年5月27日に出願された「AUTOMATED GENERATION OF GAME TAGS」という名称の米国特許出願第16/885,047号に対する優先権の利益を主張し、その全体を参照により本明細書に組み込む。
102 ゲームサーバ、オンラインゲームサーバ、サーバデバイス
104 ゲームエンジン
106 ゲーム
108 グラフィックエンジン
110 クライアントデバイス
110a、110b、110n クライアントデバイス
112 ゲームアプリケーション
114 入力/出力(I/O)インターフェース
120 データベース、データストア
122 ネットワーク
130 開発者デバイス
130a、130n 開発者デバイス
132 ゲームアプリケーション
134 I/Oインターフェース
220a~220d ゲームのカテゴリ
220a 人気のあるゲーム
220b トップのソーシャルゲーム
220c トップのアドベンチャゲーム
220d ユーザに推奨されるゲーム
240 タグ
320 画像ファイル
340 コードベースアセット
350 3Dモデルおよび/またはメッシュ、3Dモデルデータ
360 アニメーションルーチン
370 ゲームプレイデータ
410 スクリーンショット
420 スクリーンショット
430 スクリーンショット
510 トレーニングデータ
515 ゲーム(デジタル)アセット
525 グラウンドトゥルースタグ
530 機械学習(ML)モデル
540 予測タグ
550 フィードバックジェネレータ
560 フィードバック
600 方法
710 ゲーム(デジタル)アセット
730 トレーニングされた機械学習モデル
740 タグレポジトリ
750 予測テキストタグ
800 方法
Claims (21)
- トレーニングされた機械学習モデルを使用してゲーム用の1つまたは複数のテキストタグを生成するためのコンピュータ実装方法であって、
前記トレーニングされた機械学習モデルへの入力として、前記ゲームのゲーム識別子と、前記ゲームに関連付けられるデジタルアセットのセットとを含むデータを提供するステップと、
前記トレーニングされた機械学習モデルを使用して、および前記ゲームに関連付けられるデジタルアセットの前記セットに基づいて、複数の予測テキストタグを生成するステップであって、各テキストタグがそれぞれの予測スコアに関連付けられる、ステップと、
前記それぞれの予測スコアに基づいて、前記複数の予測テキストタグから前記1つまたは複数のテキストタグを選択するステップと
を備える、コンピュータ実装方法。 - 前記デジタルアセットのセットが、ゲームのスクリーンショット、ゲームのビデオスニペット、ゲームオブジェクト、メッシュ、アバタ、ゲームのソースコード、ゲームの構成パラメータ、ゲームの照明、ゲームのレベルカウント、アバタの動き、前記ゲームのテキストコンテンツ、前記ゲーム内で生成されたチャットコンテンツ、ゲームサウンド、ゲームのバックグラウンドミュージック、コードカバレッジ、またはゲームプレイ中のデジタルアセットのそれぞれの使用頻度のうちの1つまたは複数を含む、請求項1に記載のコンピュータ実装方法。
- 前記1つまたは複数のテキストタグが、前記ゲームのタイプまたはゲームプレイのスタイルを示している、請求項1に記載のコンピュータ実装方法。
- 既存のテキストタグを前記1つまたは複数のテキストタグと比較することによって、前記ゲームの前記既存のテキストタグを検証するステップをさらに備える、請求項1に記載のコンピュータ実装方法。
- タグを生成するために機械学習モデルをトレーニングするコンピュータ実装方法であって、
前記機械学習モデルへの入力として、複数のゲーム識別子と、前記ゲーム識別子によって識別される各ゲームに関連付けられるデジタルアセットのそれぞれのセットとを含むデータを提供するステップと、
前記機械学習モデルによって、前記ゲーム識別子によって識別されるゲームごとに1つまたは複数の予測タグを生成するステップと、
前記1つまたは複数の予測タグを、前記ゲーム識別子によって識別される各ゲームに関連付けられるそれぞれのタグと比較するステップと、
前記比較に基づいて、前記機械学習モデルの1つまたは複数のパラメータを調整するステップと
を備える、コンピュータ実装方法。 - 前記機械学習モデルがニューラルネットワークを備え、前記機械学習モデルの前記1つまたは複数のパラメータを調整するステップが、前記ニューラルネットワークの1つまたは複数のノードに関連付けられる重みを調整するステップ、あるいは前記ニューラルネットワークのノードのペア間のリンクに関連付けられる重みを調整するステップを含む、請求項5に記載のコンピュータ実装方法。
- 前記デジタルアセットが、ゲームのスクリーンショット、ゲームのビデオスニペット、ゲームオブジェクト、メッシュ、アバタ、ゲームのソースコード、ゲームの構成パラメータ、ゲームの照明、ゲームのレベルカウント、アバタの動き、前記ゲームのテキストコンテンツ、前記ゲーム内で生成されたチャットコンテンツ、ゲームサウンド、ゲームのバックグラウンドミュージック、コードカバレッジ、またはゲームプレイ中のデジタルアセットの使用頻度のうちの1つまたは複数を含む、請求項5に記載のコンピュータ実装方法。
- デジタルアセットの前記それぞれのセットに基づいて、前記ゲーム識別子によって識別されるゲームごとにそれぞれの特徴ベクトルを生成するステップをさらに備え、前記機械学習モデルによって前記1つまたは複数の予測タグを生成する前記ステップが、前記それぞれの特徴ベクトルに基づく、請求項5に記載のコンピュータ実装方法。
- 前記機械学習モデルが、1つまたは複数の入力ニューラルネットワークおよび1つの出力ニューラルネットワークを含み、前記それぞれの特徴ベクトルを生成するステップが、前記1つまたは複数の入力ニューラルネットワークを使用して実行され、
前記出力ニューラルネットワークへの入力として前記それぞれの特徴ベクトルを提供するステップをさらに備える、請求項8に記載のコンピュータ実装方法。 - 前記1つまたは複数の入力ニューラルネットワークが、
前記デジタルアセット内の1つまたは複数の画像アセットに基づいて前記特徴ベクトルの第1の部分を生成する第1の入力ニューラルネットワークと、
前記デジタルアセット内の1つまたは複数のコードアセットに基づいて前記特徴ベクトルの第2の部分を生成する第2の入力ニューラルネットワークと、
前記デジタルアセット内の1つまたは複数のテキストアセットに基づいて前記特徴ベクトルの第3の部分を生成する第3の入力ニューラルネットワークと、
前記デジタルアセット内の1つまたは複数のオーディオアセットに基づいて前記特徴ベクトルの第4の部分を生成する第4の入力ニューラルネットワークと、
1つまたは複数のゲームプレイアセットに基づいて前記特徴ベクトルの第5の部分を生成する第5の入力ニューラルネットワークと
のうちの少なくとも1つを含む、請求項9に記載のコンピュータ実装方法。 - 前記第1の入力ニューラルネットワークが、前記デジタルアセット内の1つまたは複数の画像アセットに基づいて前記特徴ベクトルの前記第1の部分を生成し、前記1つまたは複数の画像アセットが、ゲームのスクリーンショット、ゲームのビデオスニペット、ゲームオブジェクト、メッシュ、またはアバタのうちの1つまたは複数を含む、請求項10に記載のコンピュータ実装方法。
- 前記第2の入力ニューラルネットワークが、前記デジタルアセット内の1つまたは複数のコードアセットに基づいて前記特徴ベクトルの前記第2の部分を生成し、前記コードアセットが、1つまたは複数のゲームのソースコード、ゲームの構成パラメータ、ゲームの照明、ゲームのレベルカウント、またはアバタの動きのうちの1つまたは複数を含む、請求項10に記載のコンピュータ実装方法。
- 前記第3の入力ニューラルネットワークが、前記デジタルアセット内の1つまたは複数のテキストアセットに基づいて前記特徴ベクトルの前記第3の部分を生成し、前記テキストアセットが、前記ゲームのテキストコンテンツまたは前記ゲーム内で生成されたチャットコンテンツのうちの1つまたは複数を含む、請求項10に記載のコンピュータ実装方法。
- 前記第4の入力ニューラルネットワークが、前記デジタルアセット内の1つまたは複数のオーディオアセットに基づいて前記特徴ベクトルの前記第4の部分を生成し、前記オーディオアセットが、ゲームサウンドまたはゲームのバックグラウンドミュージックのうちの1つまたは複数を含む、請求項10に記載のコンピュータ実装方法。
- 前記第5の入力ニューラルネットワークが、1つまたは複数のゲームプレイアセットに基づいて前記特徴ベクトルの前記第5の部分を生成し、前記ゲームプレイアセットが、コードカバレッジ、またはゲームプレイ中のデジタルアセットの使用頻度のうちの1つまたは複数を含む、請求項10に記載のコンピュータ実装方法。
- 処理デバイスによる遂行に応答して、前記処理デバイスに
トレーニングされた機械学習モデルへの入力として、複数のゲーム識別子と、前記ゲーム識別子によって識別される各ゲームに関連付けられるデジタルアセットのそれぞれのセットとを含むデータを提供することと、
前記トレーニングされた機械学習モデルを使用して、複数の予測テキストタグを生成することであって、各テキストタグが、それぞれの予測スコアに関連付けられる、生成することと、
前記それぞれの予測スコアに基づいて、前記複数の予測テキストタグから前記1つまたは複数のテキストタグを選択することと
備える動作を実行させる命令を備える、非一時的コンピュータ可読媒体。 - 前記デジタルアセットが、ゲームのスクリーンショット、ゲームのビデオスニペット、ゲームオブジェクト、メッシュ、アバタ、ゲームのソースコード、ゲームの構成パラメータ、ゲームの照明、ゲームのレベルカウント、アバタの動き、前記ゲームのテキストコンテンツ、前記ゲーム内で生成されたチャットコンテンツ、ゲームサウンド、ゲームのバックグラウンドミュージック、コードカバレッジ、またはゲームプレイ中のデジタルアセットの使用頻度のうちの1つまたは複数を含む、請求項16に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
- 前記1つまたは複数のテキストタグが、前記ゲームのタイプまたはゲームプレイのスタイルを示している、請求項16に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
- 命令が記憶されたメモリと、
前記メモリに結合された処理デバイスと
を備えるシステムであって、前記処理デバイスが、前記メモリにアクセスして前記命令を遂行するように構成され、前記命令が、前記処理デバイスに、
トレーニングされた機械学習モデルへの入力として、複数のゲーム識別子と、前記ゲーム識別子によって識別される各ゲームに関連付けられるデジタルアセットのそれぞれのセットとを含むデータを提供することと、
前記トレーニングされた機械学習モデルを使用して、複数の予測テキストタグを生成することであって、各テキストタグが、それぞれの予測スコアに関連付けられる、生成することと、
前記それぞれの予測スコアに基づいて、前記複数の予測テキストタグから前記1つまたは複数のテキストタグを選択することと
を備える動作を実行させる、システム。 - 前記動作が、デジタルアセットの前記それぞれのセットに基づいて、前記ゲーム識別子によって識別されるゲームごとのそれぞれの特徴ベクトルを生成することをさらに備え、前記機械学習モデルによって前記1つまたは複数の予測タグを前記生成することが、前記それぞれの特徴ベクトルに基づく、請求項19に記載のシステム。
- 前記デジタルアセットが、ゲームのスクリーンショット、ゲームのビデオスニペット、ゲームオブジェクト、メッシュ、アバタ、ゲームのソースコード、ゲームの構成パラメータ、ゲームの照明、ゲームのレベルカウント、アバタの動き、前記ゲームのテキストコンテンツ、前記ゲーム内で生成されたチャットコンテンツ、ゲームサウンド、ゲームのバックグラウンドミュージック、コードカバレッジ、またはゲームプレイ中のデジタルアセットの使用頻度のうちの1つまたは複数を含む、請求項19に記載のシステム。
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