| 研究概要 |
本研究では,特に囲碁を対象として一局のゲームを言語的側面から捉えて記述する言語モデルを作成することを目的としている.一局のゲームは,個々の着手の着手位置を記録した棋譜によって記述され,棋譜からは互いの石の配置などの静的局面情報や着手系列によって局面がどのように変化していったかなどゲームに関する情報を全て再現することができる.また,囲碁は別名「手談」とも言われるように,その対局は着手を通じたコミュニケーションであるとみなすことが出来,個々の着手にはその局面における役割やプレーヤの意図などの様々な情報が内在されていると考えられる.
棋譜中に含まれるこのような着手情報を記号化して棋譜テキストを構成するための符号化法として,(1)盤上の絶対位置,(2)直前の相手方の着手との位置関係,(3)着点の周辺の状況の3つの観点に基づく着手符号化法について,その特徴を,テキスト分類手法を援用した棋譜の分類実験を通じて比較検討した.
また,言語による認識の単位となりうる手筋や定石などの定型的な手順を獲得するための手法として,これまでのSFP法を改良した,多重部分列頻度プロファイル法(MSFP法)を考案し,定型手順獲得の精度を向上させた.
棋譜テキストに対する言語モデル構築の出発点として,n-gramモデルに基づく確率的言語モデルを構築した.ここでは,より長い定型手順系列を優先的に利用する最長一致n-gramモデルを提案し,これがtrigramに対して線形補完を施したモデルよりも,序,中盤における正解着手予測に関して優れたモデルであることを実験的に検証した.
|
