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[4Q2-GS-10-04] Transformer Decoderによる人狼知能ゲームログ生成と役職推定への応用
キーワード：人狼知能、Transformerデコーダー、ゲームログ生成、役職推定
人狼知能における他者の役職推定については，ゲーム情報より抽出した特徴ベクトルを用い，学習した分類器を用いて役職を推定する研究が多い．本稿では人狼知能エージェント同士の対戦ゲームログの生成モデルを用いて他者の役職を推定する手法について報告する．ゲームを再現するのが目的である人狼知能プラットフォーム標準のゲームログは，ゲーム参加者の知り得ない情報が含まれており本研究には適さないため，参加者視点の情報に限定した「主観ゲームログ」に変換し，それを人工言語と考えてTransformer Decoderに学習させる．また，主観ゲームログの最後に役職公開部を設け，役職公開部より前のテキストをプロンプトとして与えて役職公開部を生成することで他者の役職を推定する．過去の人狼知能大会プロトコル部門決勝のゲームログを用いて実験を行った結果，特徴量を抽出しない本手法で他者の役職を高い精度で推定することが可能であることがわかった．
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