We present a demonstration of Play What I Mean (PWIM): a novel, AI-supported interaction technique for interactive emergent narrative (IEN) games and play experiences. By assisting players in translating high-level gameplay intents (expressed as short, unstructured text strings) into concrete game actions, PWIM aims to support open-ended player input while mitigating the overwhelm that players sometimes feel when confronting the large action spaces that characterize IEN gameplay. In matching player intents to game actions, PWIM makes use of an off-the-shelf sentence embedding model that is lightweight enough to run locally on a player's device, and wraps this model in a simple user interface that allows the player to work around occasional classification errors.


翻译:我们展示了"按我意图操作"(Play What I Mean, PWIM)系统:一种用于交互式涌现叙事游戏与体验的新型人工智能辅助交互技术。通过帮助玩家将高层级游戏意图(以简短的非结构化文本字符串表达)转化为具体游戏动作,PWIM旨在支持开放式玩家输入,同时缓解玩家在面对交互式涌现叙事游戏特有的大规模动作空间时可能产生的认知负荷。在匹配玩家意图与游戏动作的过程中,PWIM采用可在玩家设备本地运行的轻量级现成句子嵌入模型,并通过简洁的用户界面封装该模型,使玩家能够灵活处理偶发的分类错误。

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