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  1. シンポジウム
  2. シンポジウムシリーズ
  3. ゲームプログラミングワークショップ(GPWS)
  4. 2013

将棋解説の自動生成のための局面からの特徴語生成

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/95809
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/95809
385be190-6763-4a0c-ac0d-f11e2ba20545
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-GPWS2013006.pdf IPSJ-GPWS2013006.pdf (325.0 kB)
Copyright (c) 2013 by the Information Processing Society of Japan
オープンアクセス
Item type Symposium(1)
公開日 2013-11-01
タイトル
タイトル 将棋解説の自動生成のための局面からの特徴語生成
タイトル
言語 en
タイトル Generating Characteristic Words from Positions for Shogi Commentary
言語
言語 jpn
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
東京大学大学院工学系研究科
著者所属
東京大学大学院工学系研究科
著者所属
マンチェスター大学コンピュータ科学科
著者所属
東京大学大学院工学系研究科
著者所属
京都大学学術情報メディアセンター
著者所属
東京大学大学院工学系研究科
著者所属(英)
en
Graduate School of Engineering, The University of Tokyo
著者所属(英)
en
Graduate School of Engineering, The University of Tokyo
著者所属(英)
en
School of Computer Science, The University of Manchester
著者所属(英)
en
Graduate School of Engineering, The University of Tokyo
著者所属(英)
en
Academic Center for Computing and Media Studies, Kyoto University
著者所属(英)
en
Graduate School of Engineering, The University of Tokyo
著者名 亀甲, 博貴 浦, 晃 三輪, 誠 鶴岡, 慶雅 森, 信介 近山, 隆

× 亀甲, 博貴 浦, 晃 三輪, 誠 鶴岡, 慶雅 森, 信介 近山, 隆

亀甲, 博貴
浦, 晃
三輪, 誠
鶴岡, 慶雅
森, 信介
近山, 隆

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著者名(英) Hirotaka, Kameko Akira, Ura Makoto, Miwa Yoshimasa, Tsuruoka Takashi, Chikayama

× Hirotaka, Kameko Akira, Ura Makoto, Miwa Yoshimasa, Tsuruoka Takashi, Chikayama

en Hirotaka, Kameko
Akira, Ura
Makoto, Miwa
Yoshimasa, Tsuruoka
Takashi, Chikayama

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 将棋の対局を観戦する上でコンピュータ将棋プログラムの形勢判断は有益な情報である.自然言語による局面の解説をプログラムが行えるようになれば,より有益な情報を提供できると考えられる.本稿では将棋の解説文を生成するモデルを提案し,その根幹である局面からの特徴語生成について調査した.学習の対象とする文を,意味でクラス分けする分類器を学習しその予測を用いることで限定した.しかし特徴語生成はF 値0.38 と,期待されるほどの精度では行えなかったものの,解説文の生成においては,特定の局面については正しい文を生成できることが分かった.
論文抄録(英)
内容記述タイプ Other
内容記述 Evaluation of positions and moves provided by computer Shogi programs is helpful for people watching a game of Shogi. Such evaluation information will be even more useful if it can also be given in natural language. In this paper, we propose a model for generating Shogi commentary and investigate how we could generate characteristic words from given positions. We limited the set of sentences for experiments by semantic classification. Although the F-score of generating characteristic words was 0.38, lower than we expected, we could generate the right commentary for some specific positions.
書誌情報 ゲームプログラミングワークショップ2013論文集

p. 36-43, 発行日 2013-11-01
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-21 13:34:35.763379
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