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#author("2020-07-22T12:16:54+00:00","","")
#author("2020-07-28T09:06:25+00:00","","")
#contents
**訓練データ [#n31943e3]
***特徴量 [#vee1118a]
-
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 [#u352520b]
-
**その他 [#ia1d783d]
- 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
[[seminar-personal/nakahara2019]]