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申请/专利权人：浙江大学
摘要：本发明公开了一种基于大数据模型的玩家反馈关键词提取方法，包括：使用Python爬虫得到游戏相关的数据并预处理；训练游戏相关的相似度衡量标准，建立对应任务窗口；使用BERT和TextRank对不同任务窗口内的文本数据进行关键词的提取；整合MTL框架，基于提取的关键词进行多任务优化，包括情感分析、领域相关性分析和行为导向分析，输出最终关键词；将输出的最终关键词反馈给多任务学习MTL模型，动态调整提取关键词的判断阈值；将得到的关键词数据纳入分析模型，反馈生成最优的游戏迭代方案，对游戏进行更新优化。利用本发明，可以及时跟进游戏外玩家反馈，提高多平台信息的有效关键词提取的准确性，从而帮助开发者快速定位玩家反馈的问题并优化游戏设计。
主权项：1.一种基于大数据模型的玩家反馈关键词提取方法，其特征在于，包括以下步骤：1使用Python爬虫论坛和社交媒体，对游戏相关的玩家反馈和帖子数据进行收集并预处理；2基于预处理的数据，训练游戏相关的相似度衡量标准，建立对应任务窗口；3使用BERT模型和TextRank算法对不同任务窗口内的文本数据进行关键词的提取；4整合MTL框架，基于步骤3提取的关键词进行多任务优化，包括情感分析、领域相关性分析和行为导向分析，输出最终关键词；5将输出的最终关键词反馈给多任务学习MTL模型，动态调整提取关键词的判断阈值；6根据持续得到的关键词数据，将关键词数据纳入分析模型，反馈生成最优的游戏迭代方案，对游戏内容进行更新和优化。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江大学 一种基于大数据模型的玩家反馈关键词提取方法
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