一种基于LLM大模型的数值转化方法、系统、设备及介质

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一种基于LLM大模型的数值转化方法、系统、设备及介质
申请号:CN202510564116
申请日期:2025-04-30
公开号:CN120617958A
公开日期:2025-09-12
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于LLM大模型的数值转化方法、系统、设备及介质,所述方法具体包括:对输入的网游小说内容进行多模态特征预处理,生成包含语义标签和实体关联关系的结构化数据;通过自研LLM大模型的领域自适应解析模块,从结构化数据中提取角色属性、装备描述及剧情事件中的实体特征,生成初始数值映射集合;基于初始数值映射集合,结合职业平衡模板,对角色成长轨迹进行概率建模,输出第一数值映射集合;基于第一数值映射集合,采用蒙特卡洛树搜索生成候选数值组合,通过可微分战斗公式计算各组合的平衡性损失,生成符合游戏类型约束的数值框架。本发明显著提升了游戏数值设计的效率,有效保障了数值的平衡性,减少了人工干预的需求。
技术关键词
数值 蒙特卡洛树搜索 实体关联关系 增量更新包 职业 游戏实例 多模态特征 转化方法 语义标签 细粒度实体 玩家 框架 模板 跨模态 卷积神经网络提取 语义向量 模拟器 语义角色标注
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