[发明专利]游戏标签模型训练方法及装置、游戏标签生成方法及装置

权利要求书

1.一种游戏标签模型训练方法，其特征在于，包括：

获取样本数据和样本标签，其中，所述样本数据包括目标游戏对应的游戏简介，所述样本标签包括所述目标游戏对应的游戏标签，所述游戏标签是指对所述目标游戏在不同维度的介绍；

根据所述游戏简介确定所述目标游戏对应的关键词集合，并将所述关键词集合输入至游戏标签模型，其中，所述根据所述游戏简介确定所述目标游戏对应的关键词集合，包括对所述游戏简介进行分词处理，生成所述目标游戏对应的初始关键词集合，过滤所述初始关键词集合中的停用词，生成所述目标游戏对应的关键词组合；

所述游戏标签模型响应于所述关键词集合作为输入而生成所述目标游戏对应的预测游戏标签，其中，所述游戏标签模型响应于所述关键词集合作为输入而生成所述目标游戏对应的预测游戏标签，包括所述游戏标签模型对所述关键词集合做嵌入化处理，生成所述关键词集合对应的关键词向量集合，根据所述关键词向量集合生成所述目标游戏对应的预测游戏标签，所述根据所述关键词向量集合生成所述目标游戏对应的预测游戏标签，包括构建词向量标签概率函数，根据所述词向量标签概率函数和所述关键词向量集合中的关键词向量生成所述目标游戏对应的预测游戏标签，所述对所述关键词集合做嵌入化处理，包括将所述关键词集合中的各关键词映射为对应的关键词向量；

根据所述预测游戏标签和所述游戏标签计算损失值；

根据所述损失值调整所述游戏标签模型的参数，并继续训练所述游戏标签模型，直至达到训练停止条件，其中，所述根据所述损失值调整所述游戏标签模型的参数，包括根据所述损失值调整所述词向量标签概率函数的参数。

2.如权利要求1所述的游戏标签模型训练方法，其特征在于，在生成所述目标游戏对应的初始关键词集合之前，所述方法还包括：

确定所述游戏简介的语种信息；

在所述语种信息是外语的情况下，对分词生成的关键词做标准化处理。

3.如权利要求1所述的游戏标签模型训练方法，其特征在于，达到训练停止条件，包括：

所述游戏标签模型达到了预设的训练轮次；或

所述损失值小于预设阈值。

4.一种游戏标签生成方法，其特征在于，包括：

获取待处理游戏对应的目标游戏简介；

根据所述目标游戏简介确定所述待处理游戏对应的目标关键词集合，将所述目标关键词集合输入至游戏标签模型，其中，所述游戏标签模型是经过上述权利要求1-3任意一项所述的模型训练方法训练得到的，所述根据所述目标游戏简介确定所述待处理游戏对应的目标关键词集合，包括对所述目标游戏简介进行分词处理，生成所述待处理游戏对应的初始关键词集合，过滤所述初始关键词集合中的停用词，生成所述待处理游戏对应的目标关键词组合；

所述游戏标签模型响应于所述目标关键词集合作为输入而生成所述待处理游戏的目标游戏标签，其中，所述目标游戏标签用于确定所述待处理游戏对应的竞品游戏，所述游戏标签模型响应于所述目标关键词集合作为输入而生成所述待处理游戏的目标游戏标签，包括所述游戏标签模型对所述目标关键词集合做嵌入化处理，生成所述目标关键词集合对应的目标关键词向量集合，根据所述目标关键词向量集合生成所述待处理游戏对应的目标游戏标签，所述根据所述目标关键词向量集合生成所述待处理游戏对应的目标游戏标签，包括构建词向量标签概率函数，根据所述词向量标签概率函数和所述目标关键词向量集合中的目标关键词向量生成所述待处理游戏对应的目标游戏标签，所述对所述目标关键词集合做嵌入化处理，包括将所述目标关键词集合中的各目标关键词映射为对应的目标关键词向量。