基于方面的国际象棋棋步情感评估（ASSESS）：一种基于NLP的教科书棋局策略评估方法

国际象棋领域非常适合创建模拟现实世界挑战（包括决策）的人工智能（AI）系统。多年来，对从非结构化国际象棋数据源中获取洞见的研究关注甚少。在本研究中，我们考察了一本国际象棋教学教科书中多个参考棋步之间的复杂关系，并提出了一种旨在封装从棋步-动作短语中提取的国际象棋知识的新方法。本研究探讨了使用改良的情感分析方法作为基于文本评估棋步的手段的可行性。我们提出的基于方面的情感分析（ABSA）方法代表了在评估与参考棋步相关的情感方面的一项进步。通过从棋步-动作短语中提取洞见，我们的方法旨在提供一种更细粒度且具有上下文感知能力的“基于棋步”的情感分类。通过实证实验和分析，我们评估了微调后的ABSA模型的性能，结果证实了我们的方法在推进国际象棋领域内基于方面的情感分类方面的效率。这项研究为机器博弈领域做出了贡献，并展示了利用NLP技术理解策略游戏上下文的实际适用性。