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  1. 全国大会
  2. 79回
  3. 人工知能と認知科学

トピックモデルを用いた人狼ゲームの会話に基づく役職別のプレイヤ推定法

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/181002
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/181002
19b4191a-b8cc-4ba7-bd5e-59bbacfcf760
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-Z79-7P-03.pdf IPSJ-Z79-7P-03.pdf (384.8 kB)
Copyright (c) 2017 by the Information Processing Society of Japan
Item type National Convention(1)
公開日 2017-03-16
タイトル
タイトル トピックモデルを用いた人狼ゲームの会話に基づく役職別のプレイヤ推定法
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 人工知能と認知科学
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
資源タイプ conference paper
著者所属
早大
著者所属
東大
著者所属
早大
著者名 荒木, 大輔

× 荒木, 大輔

荒木, 大輔

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鳥海, 不二夫

× 鳥海, 不二夫

鳥海, 不二夫

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菅原, 俊治

× 菅原, 俊治

菅原, 俊治

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 本発表では、人狼ゲームにおける会話のデータから発言者の役職を推定する手法を提案するとともに、その結果から人狼ゲームにおける会話の内容を考察する。 近年の完全情報ゲームでは計算機が優れたアルゴリズムで人間に勝利をしているものの、不完全情報ゲームではまだ十分な成果はあげられていない。本稿では、不完全情報ゲームの一つである人狼ゲームを対象とし、その手始めとして会話の言葉使いの傾向からその役職を推定することを試みる。複数の役職の会話をトピック解析することで、今までは目に見えなかった言葉が持つ側面と役職の会話の特徴を見つけ出す。統計的なデータから高い精度で役職が推定できることを示し、その傾向を述べる。
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN00349328
書誌情報 第79回全国大会講演論文集

巻 2017, 号 1, p. 481-482, 発行日 2017-03-16
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-20 04:43:33.129165
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