ワードゲームの限られたAIボキャブラリーをシミュレートするにはどうすればよいですか?


14

進行中のほんの一握りの競争的な単語ゲームがあり、他の人間の対戦相手との対戦(ほとんど非同期)が優先されますが、AIと対戦するオプションをプレイヤーに提供したいと思います。辞書を持っているので、プレイ中にAIに簡単に完全な辞書知識を与えることができますが、AIが慣れていない単語を定期的に再生することは、プレイヤーにとってイライラするような経験になることです:私が知っている言葉を使っただけなら!」— AIの全体的なスキルレベルが低下しても。

(未)調整されたプレイパラメーターと弱いボキャブラリーの組み合わせにより、弱いAIを作成したいのですが、そのボキャブラリーを「一般的な」単語に限定する方法がわかりません。いくつかの単語頻度リスト(たとえば、Project Gutenbergの書籍に表示されるすべての単語のリストを、出現回数で並べ替えたもの)を見てきましたが、それらはすべて、多くの偽陰性を持っています。 tは実際の頻度で表示されます(たとえば、CHEETAHはVOCATIVEまたはSUTTEEよりもPGテキストで表示される頻度が低くなります)。検索結果を使用して単語の人気の推定値を取得しようとしましたが、誤った推定値を偽りやすい傾向があります。

誰かが単語の大まかな使用頻度を決定する他の良い方法、またはプレイヤーにとって自然に感じる単語ゲームAIを制限する他の方法に関する提案を持っていますか?


6
学習させることができます!プレイヤーが「知らない」単語を使用するたびに、6/10の確率で学習することができます。そうしないと、新しいランダムな単語を学習します。(したがって、通常はプレーヤーが知っている単語を学習しますが、プレーヤーが知らない単語をゆっくりと引き出します(教育!!))もちろん、これはすべてのプレーヤーに「AI辞書」が必要になることを意味します。
ジョエル

回答:


6

あなたの解決策はまだ単語の頻度リストを使用することだと思います。Project Gutenbergは、著作権が失効した古いテキストが主に含まれており、現代の英語を話す人に奇妙な頻度を与えるため、あなたのためのものではないかもしれません。「チーター」よりも「呼びかけ」が実際によく使われる言葉だった時代があったと思います...

そのため、解決策は適切な周波数リストを見つけることだと思います。少し調べてみると、シンプソンズのすべてのエピソードで最もよく使われている5000の単語につまずきました。たとえば、「krabappel」などの単語を整理するために、実際の辞書に対してこのリストを相互参照したい場合があります:)

それがお役に立てば幸いです、私はあなたがどんな解決策と一緒に行くか聞いて興奮しています!


1
私の強い印象は、「誰もが知っているが誰も使用していない単語」の問題はどの辞書でもまだ続くだろうということですが、それはおそらく私ができる最善の方法かもしれません-そしてもちろん、プレイヤーがそうしない可能性は十分にありますAIが知らない簡単な言葉でさえ、AIが知っている難しい言葉にさえ気づきます。
スティーブンスタドニッキー

+1あなたは正しいかもしれませんが、それはなぜですか?一般的に、人々はよく聞く言葉を学ぶべきだと思います。あなたが正しいなら、理由を知るのは面白いでしょう... :)私の仮説は、それがグーテンベルクプロジェクトの場合のように、使用されたコーパスのバイアスのためであるので、私はその解決策に固執しています適切な周波数リストが必要です。
ミカエルヘグストローム

5

それを群集ソース。プレイヤーがプレイするすべてのマルチプレイヤーゲームを使用して、単語の頻度表を作成します。分析サービスは、このデータの収集と整理に役立つと思います。単語を使用しているプレーヤーがどれだけ「良い」かによって、エントリに重みを付けることもできます。


私はこれが好きですが、それでも「スタートアップ」問題ではなく「アップデート」問題を解決しているように感じます(もちろん、マルチプレイヤーゲームとソロゲームを並べて起動したい場合は、別の質問です)完全に)。
スティーブンスタドニッキー

2

AIレベルに応じた基本的な語彙から始めます。たとえば、AIレベルのリストを以下に示します。

  • 基本:1000語の語彙
  • 平均:2000語彙
  • hard:5000語彙

Google検索で表示できる次のWebサイトからこの単語を選択できます。

これらのサイトはあなたの最初の言葉を提供しますが、グーグルのNグラムがより良い選択だと思います。とにかく、あなたの開始語についてあまり心配する必要はありません。以下で説明する更新/追加メカニズムにより、AI辞書はプレイヤーに応じてまっすぐになります。

プレイヤーはこのゲームをプレイしながら学習するため、AIも学習する必要があります。相手が最も使用する単語を学習できるようにします。

たとえば、10人がAIベーシックと対戦し、100の未知の単語、つまりAI辞書にない単語を使用しました。最も使用されている単語を選択して、基本的なAI辞書に加えて、平均的で難しい辞書にも追加します。また、辞書で使用されていない一部の単語を、人々が使用する単語で更新することを選択する必要があります。このようにして、開始辞書はプレイヤーの知識により適したものになります。少ない単語/異なる単語の束から始めることもできますが、AIは人間と対戦しながら学習します。

また、基本レベルでAIを開始し、十分な単語を学んだときにのみ他のレベルにアップグレードすることを検討することもできます。


これはボキャブラリーを更新する適切な方法を提供しますが、それでもスタートアップの質問は残されています-それらの初期ボキャブラリーはどこから来たのでしょうか?
スティーブンスタドニッキー
弊社のサイトを使用することにより、あなたは弊社のクッキーポリシーおよびプライバシーポリシーを読み、理解したものとみなされます。
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.