
Also known as Resident Evil Revelaitons, Resident Evil Revelations
videojuego de 2012
via RAWG
Resident Evil: Revelations, cuyo título original en Japón es Biohazard: Revelations, es un videojuego japonés de disparos en tercera persona perteneciente al género de videojuegos de terror, desarrollado y publicado por Capcom y lanzado originalmente en 2012 para la consola portátil Nintendo 3DS. Cronológicamente se ubica entre Resident Evil 4 y Resident Evil 5 y sigue a los agentes antiterroristas Jill Valentine, Chris Redfield y Parker Luciani mientras intentan evitar que una organización bioterrorista llamada Il Veltro infecte los océanos de la Tierra con un nuevo virus llamado T-Abyss. El escenario principal del juego es Europa, concretamente el Mediterráneo, los ambientes, además de la embarcación, son un pueblo de puerto y una montaña nevada situada en Finlandia. El juego presenta una campaña para un jugador donde este debe completar una serie de episodios que involucran derrotar enemigos y resolver acertijos, además de un modo multijugador donde los jugadores pueden abrirse camino a través de escenarios alterados de la historia principal. Resident Evil: Revelations enfatiza la supervivencia, la evasión y la exploración sobre el combate acelerado, al proporcionar al videojugador municiones, salud y velocidad de movimiento limitadas. Fue diseñado para recuperar el contenido y el horror de las raíces de la serie de videojuegos Resident Evil, al mismo tiempo que se intentaba modernizar. El juego fue un éxito comercial y recibió reseñas generalmente muy positivas de la crítica especializada. Se elogió su historia, efectos de sonido y manejo del horror, destacando también sus gráficas en la consola portátil Nintendo 3DS. Se lanzó una versión en alta definición para Microsoft Windows (Steam), PlayStation 3, Xbox 360 y Wii U en 2013, que más tarde llegó también a PlayStation 4, Xbox One y Nintendo Switch en 2017. Este juego vendió mucho en todas las plataformas. Una secuela, RE: Revelations 2, se lanzó en 2015.
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Discovered by embedding cosine similarity (sentence-transformers MiniLM, 384-dim).