Zpracování přirozeného jazyka ve videohrách: Případová studie AI Dungeon – Bc. Viktor Porokh
Bc. Viktor Porokh
Bachelor's thesis
Zpracování přirozeného jazyka ve videohrách: Případová studie AI Dungeon
Natural language processing in video games: the AI Dungeon case study
Abstract:
Tato bakalářská práce poskytne náhled na nástroje a techniky NLP (Natural Language Processing) a popíše možnosti, kde mohou být metody zpracování přirozeného jazyka použity, případně jak se užívají NLP techniky ve videoherním průmyslu na rozdíl od tradičních způsobů využití. Cílem práce je definovat a popsat techniky NLP na příkladu textové hry AI Dungeon, zasadit hru k systémům, kde člověk a agent …moreAbstract:
This bachelor thesis will summarize NLP (Natural Language Processing) tools and techniques and describe the possibilities where natural language processing methods can be used. How NLP techniques are used in the video game industry as opposed to traditional methods of use. The aim of the thesis is to define and describe NLP techniques on the example of the text game AI Dungeon, to find game’s place …more
Language used: Czech
Date on which the thesis was submitted / produced: 18. 5. 2022
Identifier:
https://is.muni.cz/th/bnm07/
Thesis defence
- Date of defence: 16. 6. 2022
- Supervisor: Mgr. Daniel Kvak
- Reader: Mgr. et Mgr. Zdeněk Záhora
Citation record
Full text of thesis
Contents of on-line thesis archive
Published in Theses:- světu
Other ways of accessing the text
Institution archiving the thesis and making it accessible: Masarykova univerzita, Filozofická fakultaMasaryk University
Faculty of ArtsBachelor programme / field:
Theory of Interactive Media / Theory of Interactive Media
Theses on a related topic
-
Modelování hudební transkripce pomocí hlubokého učení: návrh, konstrukce a validace modelu na principu rekurentní neuronové sítě
Daniel Kvak -
Modul LSTM a Rekurentních neuronových sítí pro program Modeler neuronových sítí
Jiří Lagan -
Rekurentní neuronové sítě pro klasifikaci textů
Vojtěch Myška -
Rekurentní neuronové sítě v počítačovém vidění
Jan Křepský -
Rekurentní neuronové sítě pro rozpoznávání řeči
Tomáš Nováčik -
Rekurentní neuronové sítě pro analyzování sekvenčních dat
Valeriia Iegorova -
NSE Stock market prediction using Deep Recurrent Neural Network and comparison with ARIMA
Adithyan C Pankajakshan -
Artificial Neural Network for Precipitation Nowcasting
Vladimíra Hežeľová