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J-GLOBAL ID：201902222338405576   整理番号：19A0145908

ゲーム用語に着目したWord2vecを用いたゲームジャンルの推定精度評価

著者 (3件)： 大山浩暉 (公立はこだて未来大 大学院) ,  竹川佳成 (公立はこだて未来大 大学院) ,  平田圭二 (公立はこだて未来大 大学院)
資料名： 情報処理学会研究報告(Web)  (IPSJ Technical Report (Web))
巻： 2018  号： EC-50  ページ： Vol.2018-EC-50,No.31,1-6 (WEB ONLY)  発行年： 2018年12月14日 
JST資料番号： U0451A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： ユーザがプレイしたいゲームを検索エンジンを用いて探索することは時間の浪費であり,正確なゲーム情報を取得するのに不十分な面がある。本研究では,ジャンルに着目し,Word2vecを用いた正確なゲーム情報をピックアップすることを目的とする。実験では,ゲーム用語に焦点を置き,重みづけを行った学習データを用いてWord2vecに学習させ,その出力と入力の合致度を正解率として比較,評価を行った。学習データは4つあり,「レビュー文から形態素解析し,重みづけを行ったデータ」,「レビュー文から名詞,動詞,形容詞のみ抽出し,重みづけを行ったデータ」,「レビュー文から形態素解析し,重みづけを行ったデータにwikiのテキストデータを加えたデータ」,「レビュー文から名詞,動詞,形容詞のみ抽出し,重みづけを行ったデータにwikiのテキストデータを加えたデータ」をWord2vecに学習させた。結果はそれぞれ,0.64,0.7,0.69,0.73となった。(著者抄録)

シソーラス用語： ゲーム ,  機械学習 ,  *ニューラルネットワーク ,  ベクトル ,  特徴抽出 ,  *用語 ,  *推定 ,  応用プログラム ,  *パターン認識
準シソーラス用語： Word2vec ,  *ゲームジャンル推定 ,  *ゲーム用語 ,  単語ベクトル

分類 (4件)： パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  ゲーム理論  (KA03060T) ,  検索技術  (AC06020S)

引用文献 (9件)：

• 西尾泰和: Word2vecによる自然言語処理, オライリー・ジャパン (2014).
• T.Mikolov, K. Chen, G. Corrado, and J. dean: Efficient Estimation of Word Representations Vector Space. In ICLRWorkshop (2013).
• 中谷知博, 星野雄一: 経験的価値の分類に基づくゲーム推薦システム, 一般社会法人 情報処理学会 情報処理学会研究報告エンタテインメントコンピューティング, 2008-EC-011, Vol.2008, No.129, pp.49-56 (2008).
• 中川裕志, 湯本紘彰, 森辰則: 出現頻度と連接頻度に基づく専門用語抽出, 自然言語処理, Vol.10, No.1, pp.27-45 (2003).
• 木浪孝治, 池田哲夫, 村田嘉利, 高山毅, 武田利明: 看護学分野の専門用語抽出方法の研究, 自然言語処理, Vol.15, No.3, pp.3-20 (2008).

タイトルに関連する用語 (5件)： ゲーム ,  用語 ,  着目 ,  推定 ,  精度評価