大型围棋棋谱语料库中的落子模式趋势
人工智能
2012-09-25 v1 机器学习
摘要
我们处理了一个包含棋盘游戏围棋对局记录的大型语料库，并提出了一种提取落子摘要信息的方法。然后，我们在摘要信息上应用几种基本的数据挖掘方法，以识别摘要信息中最具区分性的特征，并讨论它们与传统围棋知识的对应关系。我们展示了这些特征与玩家属性（如棋力或非正式感知的“棋风”（例如实地取向或攻击性））之间具有统计显著性的映射关系，描述了用于这些属性的准确分类器，并提出了相关应用，包括为互联网玩家的实际工作段位进行种子分配、辅助围棋研究和对弈程序的调优，或为关于“棋风”范畴的围棋理论讨论做出贡献。
引用
@article{arxiv.1209.5251,
title = {On Move Pattern Trends in a Large Go Games Corpus},
author = {Petr Baudiš and Josef Moudřík},
journal= {arXiv preprint arXiv:1209.5251},
year = {2012}
}