[发明专利]基于人工智能的棋盘信息处理方法、装置、设备和介质

说明书

本公开提供了一种基于人工智能的棋盘信息处理方法、装置、设备和介质。所述棋盘信息处理方法包括：获取利用人工智能分析得到的当前步棋子以及当前棋盘信息；基于所述当前步棋子以及当前棋盘信息自动确定所述当前步棋子的至少一个周围棋子；基于所述当前步棋子以及所述当前步棋子的至少一个周围棋子确定当前步的术语；以及基于所述当前步的术语，生成对应于当前步的描述，并显示所述对应于当前步的描述。所述棋盘信息处理方法能够基于棋盘中的当前步棋子以及当前棋盘信息自动确定当前步的术语，并生成针对于该术语的描述，以作为当前步的解说内容展示给棋类用户，并作为在棋局的复盘阶段理解下棋策略的辅助手段，便于用户的自我学习和提升。

技术领域

本公开涉及人工智能棋谱技术领域，更具体地，涉及一种基于人工智能的棋盘信息处理方法、装置、设备和介质。

背景技术

人工智能技术广泛应用于棋类领域，例如，围棋人工智能可以基于围棋棋谱等学习围棋策略，以实现诸如人机对弈、围棋辅助分析等应用。然而，在基于人工智能技术进行人机对弈的过程中，缺少对于下棋策略的解说内容，使得对于水平较低的用户，往往看不懂“为什么应该这样下”，体验并不友好，此外，由于缺少解说内容，用户也很难在人机对弈的过程中学习策略并实现自我水平的提升。

发明内容

本公开提供一种基于人工智能的棋盘信息处理方法、装置、设备和介质，用于针对棋盘中的术语自动生成对应描述，以作为棋类解说。

据本公开的一方面，提供了一种基于人工智能的棋盘信息处理方法，包括：获取利用人工智能分析得到的当前步棋子以及当前棋盘信息；基于所述当前步棋子以及当前棋盘信息确定所述当前步棋子的至少一个周围棋子；基于所述当前步棋子以及所述当前步棋子的至少一个周围棋子自动确定当前步的术语；以及基于所述当前步的术语，生成对应于当前步的描述，并显示所述对应于当前步的描述。

根据本公开的一些实施例，所述自动确定所述当前步的术语包括：生成包含所述当前步棋子以及当前步棋子的至少一个周围棋子的棋子表示矩阵；基于所述棋子表示矩阵确定所述当前步的术语。

根据本公开的一些实施例，所述生成包含所述当前步棋子以及当前步棋子的至少一个周围棋子的棋子表示矩阵包括：基于所述当前步棋子以及当前步棋子的至少一个周围棋子，分别生成包括棋子数目为2*2至n*n的n-1个棋子表示矩阵；所述基于所述棋子表示矩阵确定所述当前步的术语包括：分别基于所述n-1个棋子表示矩阵确定所述当前步的n-1个术语，将所述n-1个术语中预设权重值最高的术语确定为所述当前步的术语。

根据本公开的一些实施例，所述方法还包括：获取利用所述人工智能分析得到的所述当前步棋子以及棋盘信息的分析结果，其中，所述分析结果包括先前步胜率、推荐棋子、推荐棋子胜率以及当前步胜率中的至少一种；基于所述分析结果确定所述当前步是否为关键步，其中，所述关键步包括好步、恶步和转折点中的至少一种。

根据本公开的一些实施例，在所述关键步为好步的情况下，确定所述当前步是否为好步包括：确定所述当前步棋子与所述推荐棋子是否相同；在所述当前步棋子与所述推荐棋子相同的情况下，确定当前步的手数和当前步胜率是否分别符合手数和胜率的预设条件；以及在符合所述预设条件的情况下，将所述当前步确定为好步。

根据本公开的一些实施例，在所述关键步为恶步的情况下，确定所述当前步是否为恶步包括：获取对应于所述先前步胜率的胜率差值阈值；判断所述先前步胜率与当前步胜率的差值是否符合所述胜率差值阈值；将符合所述胜率差值阈值的当前步确定为恶步。

根据本公开的一些实施例，所述方法还包括：对于确定为恶步的当前步，为所述当前步的后续步设置权重系数，以降低将所述后续步确定为恶步的概率。