Upgrade to Pro — share decks privately, control downloads, hide ads and more …

人狼におけるCNNを用いた役職判別手法

megumish
September 21, 2017

 人狼におけるCNNを用いた役職判別手法

FSS2017の発表で使ったスライドです。

megumish

September 21, 2017
Tweet

More Decks by megumish

Other Decks in Research

Transcript

  1. “人狼”ゲーム • 会話の話題としては以下のものがある。 話題 〜は(を/に) 〜である 占い報告 誰か 人狼かそれ以外か 霊媒報告

    誰か 人狼かそれ以外か 護衛行為 誰か (守る) 護衛報告 誰か (守った) 投票宣言 誰か (投票する) (襲撃宣言) 誰か (襲撃する)
  2. “人狼”ゲーム • 会話の話題としては以下のものがある。 話題 〜は(を/に) 〜である 同意 会話 (同意する) 不同意

    会話 (同意しない) 終了 (発言を終了する) スキップ (発言をスキップする)
  3. 実験結果 • 結果を示す数値としてprecision値を使用. 人狼 狂人 村人 狩人 霊媒師 占い師 人狼

    0.35 0.06 0.23 0.21 0.03 0.07 狂人 0.07 0.71 0.07 0.03 0.04 0.23 村人 0.23 0.02 0.25 0.24 0.10 0.00 狩人 0.27 0.01 0.24 0.27 0.03 0.00 霊媒師 0.04 0.02 0.16 0.20 0.70 0.06 占い師 0.04 0.18 0.05 0.06 0.10 0.65 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00
  4. 実験結果 • 各列が入力,各行が出力 人狼 狂人 村人 狩人 霊媒師 占い師 人狼

    0.35 0.06 0.23 0.21 0.03 0.07 狂人 0.07 0.71 0.07 0.03 0.04 0.23 村人 0.23 0.02 0.25 0.24 0.10 0.00 狩人 0.27 0.01 0.24 0.27 0.03 0.00 霊媒師 0.04 0.02 0.16 0.20 0.70 0.06 占い師 0.04 0.18 0.05 0.06 0.10 0.65 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00
  5. 実験結果 • 下線部のprecision値が高いほど,判別精度が高いと言える. 人狼 狂人 村人 狩人 霊媒師 占い師 人狼

    0.35 0.06 0.23 0.21 0.03 0.07 狂人 0.07 0.71 0.07 0.03 0.04 0.23 村人 0.23 0.02 0.25 0.24 0.10 0.00 狩人 0.27 0.01 0.24 0.27 0.03 0.00 霊媒師 0.04 0.02 0.16 0.20 0.70 0.06 占い師 0.04 0.18 0.05 0.06 0.10 0.65 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00
  6. 実験結果―人狼の判別結果― • 人狼の列に注目. • 人狼を正しく人狼と判別した結果は 0.35である. – これはチャンスレベル0.17を大幅 に超えている. •

    しかし,同時に村人と狩人の誤判別 率が0.23,0.27とやや高い. 人狼 人狼 0.35 狂人 0.07 村人 0.23 狩人 0.27 霊媒師 0.04 占い師 0.04 1.00
  7. 実験結果―人狼の判別結果― • 人狼と村人,狩人の結果は以下のようになる. • 3者間での誤判別率が高いことがわかる. 人狼 村人 狩人 人狼 0.35

    0.23 0.21 狂人 0.07 0.07 0.03 村人 0.23 0.25 0.24 狩人 0.27 0.24 0.27 霊媒師 0.04 0.16 0.20 占い師 0.04 0.05 0.06 1.00 1.00 1.00