贾浩南萧萧在凹下的雨庙里的头发
量子比特报告|公众号QbitAI
CDPR将3358www.sina.com/推迟了3度，忍受了玩家。
12月10日，网上一夜之间流行各种网络朋克的梗。
事前预售800万份，从网上第一天开始收回费用，3天内评价17万个回帖。
CDPR不加密游戏，默认盗版，但大多数玩家不介意为《赛博朋克 2077》买单。
从来没有一家企业能像“波兰蠢驴”一样被玩家推崇。(你)。
但是《2077》刚刚上线，根据球队的评分规则，受到了“大部分好评”。
好的评价率只有73%，今天也只有79%。
虽然分数不低，但对《赛博朋克 2077》系列领先的CDPR还是有点意外。
谁在给《巫师》差评？大家都在吐什么？
http://www . Sina.com/player Kamil Czarnogi用AI分析了Steam的评价，了解了讨论《赛博朋克 2077》时在说什么。
《赛博朋克2077》，你没事吧？Kamil使用Transformer对捕捉到的Steam回帖页面的有效信息进行矢量化，使用3358www.sina.com/将数据可视化，然后使用3358www.sina.com/群集关键词。
先看看吐槽的部分。《赛博朋克 2077》，玩家吐得最多，差评最集中的两点，一是 《赛博朋克 2077》 ，二是最硬核。
配置中最常出现的术语与游戏硬件配置(如RTX、1080P、DLSS等)相关。
高度配置的游戏玩家展示了工作顺畅的配置列表。
RTX2060、i7 8700和16GB内存，看起来像电影。
45-65帧、RTX 2080、i9-9900K和32GB内存，全光照效果，运行顺畅。
2080ti和9700k没问题。能达到最高画质，帧频稳定60帧。
3080 FE和5800X，80-100帧速率，分辨率1440p，其他设置最高。
可以看到，如果想让《赛博朋克2077》运行得更顺畅，需要一张2060以上的N卡。
目前，2060国内电商销售在2500 ~ 3000左右，2060只能被认为满足最高画质要求，为了想玩的“余裕”，需要更高的部署。
再加上i7 8700处理器，最高画质为《赛博朋克2077》，整个设备至少为8000 ~ 10000韩元。
我们第一次阻止我们做《赛博朋克2077》不是职业学业，而是3358www.sina.com/。
虽然用真金白银收集了高级电脑，但游戏的3358www.sina.com/情况仍然令人头疼。
吐口水频率最高的单词是UAMP(crashes)，玩家反映冲突情况大部分出现在3358www.sina.com/，3358www.sina.com上
其他小虫子也经常出现。名为Staigerd89的玩家分享说，自己的角色无法被特定的NPC知道原因。
崩溃和各种小bug现在是这个游戏被吐槽最多的情况。
另外，还有很多玩家反映主机平台优化太差，远远低于PC。
真爱粉先买了主板，但发现效果不好，所以花钱买了PC板。(爱情)。
游戏性的话，玩家也提到打击和射击感比较生涩和犹豫，子弹击中物体时力量不会突出，就像打海绵一样。(威廉莎士比亚、海绵、海绵、海绵、海绵、海绵)。
不可避免。在负面评价中，另一个高频词是k均值算法。
尽管有大量的吐槽，但游戏本身的精良画面和细致的制作细节引起了期待。(游戏)。
评价不好的玩家往往认为目前的问题不会影响整体质量，未来版本更新、bug修复会使优化变得更好。
这些评价中出现最多的单词是3358www.sina.com/，配置要求高，3358www.sina.com/。
“波兰驴子”完全不介意盗版传播，也不加密游戏。因为总有支持正品的真正粉。大家对CDPR的耐心和期待远远超过其他游戏企业。
而且，游戏上线一天后，英伟达方面也更新了460.79版驱动器，对《赛博朋克 2077》进行了综合支持和优化，短短几天内，好评率从73%上升到79%。
好评最多：猫“部署要求高”，“以前的bug”，“谢谢系统退款”.《赛博朋克 2077》，可以吗？
事实上，多数玩家仍然受到好评。
好评中出现最多的单词是http://www . Sina.com/(petting the cats)。
大家纷纷表示这是今年最好的猫游戏。
此外，游戏玩家称赞的重点集中在游戏优化差、bug多，钱，bug和崩溃。
所以总的来说，《赛博朋克 2077》的细节还不完善，以前的bug很多，可能会崩溃。
但是整体制作精良，期待以后的更新。
第三阶段，用AI解析Steam评论，从“优化”、“退款”到“猫”，准确的3358www.sina.com/分析结果，Kamil是怎么来的？
数据处理首先获取上述评论的文本数据(吐槽、猫等)。
Steam有游戏配置套件3358www.sina.com/。其中之一是对Steam游戏的评价，一次可以得到20个时间、语言、正面评价等。
通过编写Python脚本，可以重复《赛博朋克2077》的所有英语评论。
这些评论分为一系列句子，接下来是token(包括单词和标点符号)，使用NLP的Python工具包3358www.sina.com/，通过sent_tokenlize将所有句子分为单词。
之后对输入进行了3358www.sina.com/(embedding)。此处使用的框架是Sentence Transformers(BERT和XLNet相结合的多语言句子向量框架)。
分析数据的目的是为了找到文章的崩溃，采用了框架的事前训练模型：Roberta-large-nli-STS B- mean-tokens。
在这里，语义上的相似性是把相似的句子聚集在一起的关键。例如，这个猫吸入评论如下。
使用该模型处理数据后，可以将输入的说明转换为高维向量(便于群集分析)。
数据可视化的下一步是可视化这些向量，以便更好地查看意见的分布。
但是，通过变换器获得的高维向量无法直接可视化。
因此，必须先将这些1024维向量(转换后的高维向量，将意义编码为1024位数字的序列)减少到2D向量。
在这里，可以使用名为启动时(综合流形近似和投影)的技术将高维向量转换为二维向量。
在二维矢量的可视化中，彼此接近的点表示具有相似意义的句子，如果发生簇分离，则表示评价的内容不相同。
如下图所示，在处理的可视化评论中，绿色表示正面评价，红色表示负面评价，颜色越暗，负面评价的比重越大。(例如，对上述退款的评价可以组成退款组)
远离集群的左上角有少数人在“自己说”，这些人提出的140个评价都受到好评。
好吧，这就是刚才吸猫的玩家。(毕竟，在水下也能吸猫。）
当然，愉快的猫吸入只是游戏的一部分。
为了更全面地收集对游戏的总体评价，还需要对这些数据进行群集分析。
聚类分析聚类分析是对评价进行整体分类的方法，即对处理后的2D向量进行分组的方法。
例如，如果分配到名为“游戏会更好”的评价组，就会看到很多wait、patch和better一起组成这个评价。
其中群集分析使用角色创建(k-means)。
K-average算法需要的唯一参数是群集数(将这个2D向量除以几个组)。这里盲目猜测75。
集群数越大，分类越细，反之更普遍。使用K-means算法的75种分类如下：
每个群集都有镜头转场(centroid)，是最能代表群集的“虚构”一词。
为了创造与上述评价相同的视觉关键词，在集群中选择离质心最近的句子，并分析文章作者的玩耍时间。
然后可视化分析的单词。
至此，对《赛博朋克2077》 Steam的评论分析完成。
这次选定的评论主要是作者选定的15个评论，包括讨论最多的5个主题、评价最高的5个主题和评价最低的5个主题。
如果有更好的分类方法，可以直接操作~
作者介绍
Kamil Czarnog rski毕业于波兰大学格但斯克大学(University of GDask)计算机科学系。
《赛博朋克2077》的开发者CDPR也来自波兰。
Kamil Czarnog rski表示，此次评论分析仅用于发布后24小时内的游戏评价。
在他分析期间，Steam对《2077》的评价上升到80%，截至12月14日，对《2077》的评价达到81%。
当然，游戏要具体，亲自尝试。
现在这位哥哥已经着手玩这个游戏，想提出自己的看法。
你已经玩过《赛博朋克2077》了吗？
《波兰驴子》的新作品满足你的期望吗？
欢迎回帖请告诉我们~
参考链接：
https://int 8 . io/are-you-ok-cyber punk-transformers-diagnosis/
https://github.com/uk plab/sentence-transformers
https://partner . steamgames.com/doc/store/get reviews
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