[发明专利]资源库生成方法、装置、电子设备及存储介质

说明书

本公开涉及一种资源库生成方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：随机生成待检测元素组；将待检测元素组输入预设的目标网络模型，得到待检测元素组满足预设条件的输出概率；其中，目标网络模型为以第一资源库中的元素组为正样本，随机采样得到的随机元素组为负样本，对预设的初始网络模型进行训练得到的，第一资源库中存储有满足预设条件的元素组，元素组为在一个任务中进行交互的至少一个交互单元的组合；将输出概率在第一预设区间中的待检测元素组筛选出来，形成第二资源库。根据本公开，通过目标网络模型得到随机生成待检测元素组对应的输出概率，便于快速、大量地得到输出概率在第一预设区间中的元素组，并得到对应的第二资源库，提高了资源库的构建效率。

技术领域

本公开涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种资源库生成方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

随着互联网技术的发展以及人们对文化生活、休闲方式等多样化的需求，各种购物、短视频、游戏等应用程序的开发与应用得到了空前的发展。为了满足不同用户的需求，服务平台需要在为不同的应用场景提供多种不同的资源(例如，纸牌游戏场景中的牌局等)，并构建相应的资源库，以满足客户的不同需求。传统的资源库通常是由人工从海量的资源中筛选符合要求的资源或针对不同的情况分别制作资源，并将得到的多个资源构建为相应的资源库。

然而，传统资源库构建方法，高度依赖人工的参与，资源库的构建效率低下。

发明内容

本公开提供一种资源库生成方法、装置、电子设备及存储介质，以至少解决相关技术中资源库构建效率低的问题。本公开的技术方案如下：

根据本公开实施例的第一方面，提供一种资源库生成方法，包括：

随机生成待检测元素组；

将所述待检测元素组输入预设的目标网络模型，得到所述待检测元素组满足预设条件的输出概率；其中，所述目标网络模型为以第一资源库中的元素组为正样本，随机采样得到的随机元素组为负样本，对预设的初始网络模型进行训练得到的，所述第一资源库中存储有满足所述预设条件的元素组，所述元素组为在一个任务中进行交互的至少一个交互单元的组合；

将所述输出概率在第一预设区间中的待检测元素组筛选出来，形成第二资源库。

在一示例性实施例中，所述目标网络模型的确定方式，包括：

为所述正样本设置对应的第一数值，为所述负样本设置对应的第二数值，其中，所述第一数值与所述第二数值之间的差值大于预设阈值；

以所述正样本为输入、所述第一数值为第一监督信息，所述负样本为输入、所述第二数值为第二监督信息，对所述初始网络模型进行训练，得到所述目标网络模型。

在一示例性实施例中，所述将所述输出概率在第一预设区间中的待检测元素组筛选出来，形成第二资源库之后，包括：

合并所述第二资源库和所述第一资源库，得到更新后的第二资源库。

在一示例性实施例中，所述获取第一资源库，包括：

获取第三资源库，所述第三资源库中存储有相同的标记类型的元素组，所述标记类型为根据所述元素组的类型进行标记得到的；

按照预设规则，对所述第三资源库中的元素组进行打分；

将所述第三资源库中的元素组得分在第二预设区间内的元素组筛选出来，形成所述第一资源库。

在一示例性实施例中，所述获取第三资源库，包括：

获取所述用户标识标记的元素组；

对所述用户标识标记的元素组进行分类，将标记类型相同的元素组确定为一个第三资源库。

根据本公开实施例的第二方面，提供一种资源库生成装置，包括：