用于梦幻足球语言理解的深度人工智能

梦幻体育允许球迷管理由自己喜爱运动员组成的球队并与朋友竞争。梦幻平台将运动员的真实世界统计数据表现映射为梦幻得分，其受欢迎程度稳步上升，据估计每月有910万玩家，2018至2019年间ESPN Fantasy Football平台上的球员卡片浏览量达44亿次。与此同时，体育媒体社区在梦幻体育语境内外制作新闻报道、博客、论坛帖子、推文、视频、播客和评论文章。然而，人类梦幻足球玩家平均只能分析3.9个信息源。我们的工作讨论了用于管理ESPN Fantasy Football球队的机器学习流水线结果。通过将训练好的统计实体检测器和document2vector模型应用于每日超过100,000个新闻来源以及230万篇文章、视频和播客，该系统能够理解自然语言，其类比测试准确率达到100%，关键词测试准确率达到80%。深度学习前馈神经网络提供球员分类，例如预测球员是否会表现低迷、爆发、带伤出战或有实质性的出场触球，累计准确率为72%。最后，多元回归集成使用深度学习输出和ESPN预测数据，为2018年排名前500+的梦幻足球运动员提供得分预测。该得分预测的RMSE保持在6.78分。从24种概率密度函数中选择最佳拟合的概率密度函数，以可视化得分分布。在产品上线的前6周内，总用户累计花费超过4.6年时间查看我们的AI见解。我们模型的训练数据由Webhose提供的2015至2016年网络档案、ESPN统计数据和Rotowire伤病报告提供。我们使用2017年梦幻足球数据作为测试集。