Разница между классическими и современными алгоритмами генерации слов в текстовых играх заключается в использовании различных подходов:

Классические алгоритмы основаны на аналитических моделях, которые используют классические структуры данных, алгоритмы и базы знаний, такие как порождаемые шаблоны, деревья и семантические сети. 7 Например, простейший генератор текста на цепях Маркова выбирает первое слово, добавляет его в цепочку, затем выбирает случайное продолжение для этого слова и так далее. 3

Современные алгоритмы основаны на использовании машинного обучения и нейросетей. 57 Например, рекуррентные нейронные сети (RNN) способны учитывать последовательность слов, но имеют ограничения в обработке длинных последовательностей из-за проблемы затухания градиента. 1 Долгая краткосрочная память (LSTM) — улучшенная версия RNN, которая решает эту проблему. 1 Она способна запоминать информацию на более длительные промежутки времени. 1 Трансформеры — современная архитектура нейросетей, которая значительно улучшила качество генерации текста. 1 Они используют механизм внимания, что позволяет им обрабатывать длинные последовательности более эффективно. 1

Также для генерации текстовых игр может использоваться платформа TextWorld, которая позволяет реализовать обучение с подкреплением для нейросетей, специализирующихся на понимании речи, поиске возможностей, запоминании и планировании. 8