著者

阪本 真基 上野 敦志 田窪 朋仁

雑誌

研究報告ゲーム情報学(GI) (ISSN:21888736)

巻号頁・発行日

vol.2016-GI-35, no.12, pp.1-6, 2016-03-01

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本論文では,自然言語によって対話を行うコミュニケーションゲーム 「人狼」 において,機械学習を用いてプレイヤの発言から役職の推定を行う手法を提案する.学習データはオンラインで提供される 「人狼 BBS」 のプレイログを用いた.プレイヤの発言を文書としてまとめ,word2vec を用いて単語の意味の類似性を考慮したベクトル表現を獲得する.獲得したベクトル表現を用いて,進行中のプレイヤの発言に基づいてプレイヤのベクトルを求め,k 近傍法,SVM により人狼の役職の推定を行い,交差検証により評価し考察した.