本論文は、eスポーツゲームの状況理解と解説生成のためのマルチモーダルデータセット「Game-MUG」を紹介している。このデータセットには、ゲームイベントログ、キャスターの音声トランスクリプト、視聴者のチャット、ゲームオーディオなどの多様な情報が含まれている。
ゲームの状況理解では、これらのマルチモーダル情報を統合的に活用することで、ゲームイベントの種類を高精度に予測できることが示された。
解説生成では、ゲームの状況理解と視聴者の感情を組み合わせることで、より人間らしく魅力的な解説を生成できることが確認された。
本データセットの公開により、eスポーツ分野における実用的なアプリケーションの開発や、さらなる研究の進展が期待される。
Naar een andere taal
vanuit de broninhoud
arxiv.org
Belangrijkste Inzichten Gedestilleerd Uit
by Zhihao Zhang... om arxiv.org 05-01-2024
https://arxiv.org/pdf/2404.19175.pdfDiepere vragen