[發明專利]一種識別游戲相似程度的方法與設備

在審

• 申請號: 202010904428.4
• 申請日: 2020-09-01
• 公開（公告）號: CN112100045A
• 公開（公告）日: 2020-12-18
• 發明（設計）人: 劉楠
• 申請（專利權）人: 廣州掌淘網絡科技有限公司
• 主分類號: G06F11/34
• 分類號: G06F11/34;G06F40/284;G06F40/289;G06F40/126;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 上海百一領御專利代理事務所(普通合伙) 31243
• 代理人: 王奎宇;馬捷

1.一種識別游戲相似程度的方法，其中，該方法包括：

獲取目標游戲應用對應的描述文本；

根據所述目標游戲應用對應的描述文本，生成所述目標游戲應用對應的詞向量；

將所述詞向量與待比較游戲應用對應的詞向量進行比對，確定兩者之間的相似程度。

2.根據權利要求1所述的方法，其中，獲取目標游戲應用對應的描述文本，包括：

通過網絡信息自動獲取技術從互聯網上獲取目標游戲應用對應的描述文本。

3.根據權利要求1所述的方法，其中，根據所述目標游戲應用對應的描述文本，生成所述目標游戲應用對應的詞向量，包括：

對所述目標游戲應用對應的描述文本進行分詞，獲取所述描述文本中的詞語；

對所述詞語進行向量轉換，生成所述詞語對應的詞語向量；

根據所述詞語向量生成所述目標游戲應用對應的詞向量。

4.根據權利要求3所述的方法，其中，對所述詞語進行向量轉換，生成所述詞語對應的詞語向量，包括：

根據預設的窗口大小，確定所述詞語對應的鄰接詞語對；

對所述鄰接詞語對中的詞語進行編碼；

根據編碼后的鄰接詞語對訓練神經網絡模型，其中，所述神經網絡模型包括輸入層和一個隱藏層，所述隱藏層中神經元的數量為預設值；

根據訓練完成的所述神經網絡模型中輸入層與隱藏層之間的權重，生成所述詞語對應的詞語向量。

5.根據權利要求4所述的方法，其中，對所述鄰接詞語對中的詞語進行編碼，包括：

使用獨熱編碼對所述鄰接詞語對中的詞語進行編碼。

6.根據權利要求5所述的方法，其中，根據訓練完成的所述神經網絡模型中輸入層與隱藏層之間的權重，生成所述詞語對應的詞語向量，包括：

將訓練完成的所述神經網絡模型中輸入層神經元與全部隱藏層神經元之間的多個權重組合為所述詞語對應的詞語向量，其中，所述輸入層神經元與所述詞語的編碼有效位相對應。

7.根據權利要求3所述的方法，其中，根據所述詞語向量生成所述目標游戲應用對應的詞向量，包括：

對所述詞語向量進行壓縮，獲取所述詞語對應的向量值；

將所述描述文本通過分詞得到的所有詞語對應的向量值組合成所述目標游戲應用對應的詞向量。

8.根據權利要求1所述的方法，其中，將所述詞向量與待比較游戲應用對應的詞向量進行比對，確定兩者之間的相似程度，包括：

計算所述詞向量與待比較游戲應用對應的詞向量之間夾角的余弦值，將得到的余弦值作為兩者之間的相似程度。

9.一種設備，該設備包括用于存儲計算機程序指令的存儲器和用于執行程序指令的處理器，其中，當該計算機程序指令被該處理器執行時，觸發該設備執行權利要求1至8中任一項所述的方法。

10.一種計算機可讀介質，其上存儲有計算機可讀指令，所述計算機可讀指令可被處理器執行以實現如權利要求1至8中任一項所述的方法。