nakahara2019-20200722

訓練データ †

特徴量 †

0:[DAY] 
1:[STATUS]
2:[ESTIMATE][ACTIVE][SEER]
3:[ESTIMATE][ACTIVE][POSSESSED]
4:[ESTIMATE][ACTIVE][WEREWOLF]
5:[VOTE][ACTIVE]
6:[VOTING][ACTIVE]
7:[DIVINED][ACTIVE][HUMAN]
8:[DIVINED][ACTIVE][WEREWOLF]
9:[COMINGOUT][ACTIVE][SEER]
10:[COMINGOUT][ACTIVE][POSSESSED]
11:[COMINGOUT][ACTIVE][WEREWOLF]

• Over, Skipの部分は無視してる
  • 自分のパソコン（1TB）に収まる範囲で学習データを作成するため
  • 15人人狼のデータは6TBを超える量だった
• 役職の構成パターンでの学習データは作成していない
  • 15人人狼に対応できないため

ラベルデータ †

その他 †

• 15人人狼での役職の組み合わせ数が膨大すぎて、学習データ自体作成ができなかった。
• 15人人狼に対応できる方法を考えてみる必要がある
  • 大川らが使用していたものをLSTM学習で使用してみる
    • プレイヤーそれぞれの特徴量をもとに、どの役職に所属するかを推定

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