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摘要：本申请提供基于互动语言的素材推送方法及装置，其中所述基于互动语言的素材推送方法包括：基于预训练的对话NPC与目标用户进行对话，并采集所述目标用户的对话信息；根据所述对话信息，确定特征标签集合，并根据所述特征标签集合，计算所述目标用户的素材偏好类型；根据所述素材偏好类型，在预设的多个素材库中选择目标素材；推送所述目标素材至所述目标用户。实现通过用户与NPC的自由对话，在不知不觉中，利用大语言模型的技术，对对话内容进行用户素材喜好的判定。避免仅仅通过问卷调查、选项设置等呆板模式进行喜好判定。

主权项：1.一种基于互动语言的素材推送方法，其特征在于，包括：基于预训练的对话NPC与目标用户进行对话，并采集所述目标用户的对话信息；根据所述对话信息，确定特征标签集合，并根据所述特征标签集合，计算所述目标用户的素材偏好类型，具体的，对任务类型偏好特征标签集合中的第组分类，第个特征标签，计算该特征标签与用户任务偏好特征标签集合的相似度，构建相似度矩阵，矩阵大小为，该相似度矩阵中，为矩阵元素，，关于相似度矩阵，其表示形式为： 其中，为语义相似度计算函数，当对应第组中的用户任务偏好特征标签集合的特征数量时，超出长度的相似度设为零，之后计算第组分类，第个特征标签加权后的相似度如下： 其中，为用户任务偏好特征标签权重系数矩阵，即第二特征标签权重系数矩阵，为哈德玛乘积运算，为用户偏好特征标签权重归一化修正参数矩阵，矩阵大小为；为的矩阵元素，为的矩阵元素，即向量中的第i个向量元素，此外，为任务类型的特征标签权重系数矩阵，即第一特征标签权重系数矩阵，之后构建对整个组任务类型分类的相似度矩阵S如下： ，结合第一特征标签权重系数矩阵和第二特征标签权重系数矩阵，即结合历史对话信息以及实时采集的对话信息，共同确定用户的素材偏好类型的过程，首先计算用户偏好特征标签集合与第n个任务类型偏好特征标签集合中的特征标签相似度大小如下： ，其中，为任务类型特征标签权重归一化修正参数矩阵，为矩阵的矩阵元素，为矩阵的矩阵元素，即向量中的第m个向量元素；之后通过计算得到的对用户对各任务分组的喜好偏向大小判断，即确定用户的素材偏好类型；根据所述素材偏好类型，在预设的多个素材库中选择目标素材，其中，所述素材库为所述目标用户进行游戏的游戏任务库，所述目标素材为所述游戏任务库中包含的游戏任务；推送所述目标素材至所述目标用户，具体的，采集所述目标用户的用户信息，根据所述用户信息调整所述目标素材，并将调整后的所述目标素材推送至目标用户，其中，所述多个素材库中包含的素材会进行动态调整，动态调整过程为，确定任意素材包含的子元素，基于预设的调整规则，调整所述子元素，得到目标子元素，根据所述目标子元素调整对应元素，具体的，在预设的时间节点对游戏进展进行采集，根据游戏进展，调整任务库中的任务，并且对所述目标素材进行调整的过程为，采集用户的任务完成时间、任务完成度信息，根据用户的任务完成时间与任务完成度，调整向用户进行推送的目标任务。

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