将棋プレイヤモデルによるプレイヤの棋力判別

落合, 竜一, 佐藤, 泰介

将棋は2人零和有限確定完全情報ゲームであり，理論的には最善手順が存在するので，将棋に勝つためのプレイヤモデリングでは確率的な要素を必要としない．しかし，実際に対局するプレイヤは，焦り，迷いなど，精神状態の影響を受けるので，ある局面に対して常に同じ行動を取るわけではない．従って，対局は不確実性を含む現象であり，モデル化によって対局現象を分析することができる．本稿では，記述言語としてPRISMを用い，プレイヤが着手を選択する過程のモデル化によって将棋プレイヤモデルを構築する．また，将棋棋譜データベース将棋倶楽部24万局集を用い，本モデルの確率パラメータ学習実験を行う．まず，付属するレーティング情報に基づいて棋力ごとに分類し，各棋力についてこれらの棋譜の一部を訓練データとし，PRISM付属のEMアルゴリズムを用いて各棋力毎の確率パラメータ推定実験を行う．また，推定したパラメータの妥当性を検査するために，各棋力について訓練データとは異る棋譜を同様に将棋倶楽部24万局集から抽出し，これをテストデータとしてプレイヤの棋力の識別実験を試みる．

In this paper, we take the shogi game as an instance of probabilistic events, write a shogi player model in PRISM. The shogi game is a complete information game and hence there is a winning strategy so that there is no need for probabilistic modeling to win the game. But as a real shogi player does not always make the same choice at each position because of the mental state of him or her, the shogi game is considered as a probabilistic event, and this enables us to analyze the game by the model on the basis of the generation process of the game. The shogi player model constructed in this paper models a decision process of a player's choice. We also perform an experiment of learning statistical parameters with a shogi database. First, the game records are divided into classes according to the player's shogi strength based on their rating. Then, we take training data from each class, and learn the statistical parameters for each class. Next we take test data from each class, and perform an experiment of identification of the player's shogi strength. We experimentally show an effectiveness of our model.

将棋プレイヤモデルによるプレイヤの棋力判別

書誌事項

抄録

収録刊行物

詳細情報詳細情報について

書き出し

問題の指摘

将棋プレイヤモデルによるプレイヤの棋力判別

書誌事項

抄録

収録刊行物

詳細情報 詳細情報について

書き出し

問題の指摘

参加プロジェクトリスト

詳細情報詳細情報について