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텍스트 의미와 사건 구조 융합 기반 게임 시나리오 유사성 탐지에 관한 연구
A Study on Deriving Game Scenario Similarity Based on the Convergence of Textual Meaning and Event Structure
- 김윤호;
- 김혜영
초록
This study proposes a Late Fusion framework for game scenario similarity analysis by combining textual semantics with SVO-based event structure. The text channel uses SBERT, Smith-Waterman, DTW, LMSS, and coverage features, while the graph channel analyzes SVO event Tri-Graphs with a GIN encoder. Experiments on about 130 English visual novel scripts and their controlled variants achieved ROC-AUC 0.9966 and Top-1 accuracy 1.0. The results show that the framework can support similarity screening and source candidate narrowing in a controlled benchmark.
키워드
그래프 신경망; 사건 구조 분석; 시나리오 유사성; 후기 융합; 텍스트-그래프 융합; Graph Neural Network; Event Structure Analysis; Scenario Similarity; Late Fusion; Text-Graph Fusion
- 제목
- 텍스트 의미와 사건 구조 융합 기반 게임 시나리오 유사성 탐지에 관한 연구
- 제목 (타언어)
- A Study on Deriving Game Scenario Similarity Based on the Convergence of Textual Meaning and Event Structure
- 저자
- 김윤호; 김혜영
- 발행일
- 2026-08
- 유형
- Y
- 저널명
- 한국게임학회 논문지
- 권
- 26
- 호
- 4
- 페이지
- 25 ~ 34