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PyCon JP 2018 LT
【poke2vec】ポケモンの役割ベクトルの
学習とその分析・可視化
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@odan3240
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自己紹介
● Twitter: @odan3240
● 新卒エンジニア
● 五反田のIT企業に所属
● 大学では自然言語処理の研究
● 今はフロントエンドエンジニア
● PyCon JP初参加！！
● 登壇も初！！
● 緊張してます
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目次
● 分布仮説
● word2vec
● ポケモンにおける役割
● ポケモンへの応用
● 実験結果の可視化
● まとめ 3
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分布仮説
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分布仮説
「彼女はxxxを食べる」
「包丁を使ってxxxを切った」
「xxxといちごをお見舞いに持っていく」
「xxxジャムを作る」
「xxxの絵を赤で描く」
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分布仮説
「彼女はxxxを食べる」
「包丁を使ってxxxを切った」
「xxxといちごをお見舞いに持っていく」
「xxxジャムを作る」
「xxxの絵を赤で描く」
XXXは食べ物？ 6
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分布仮説
「彼女はxxxを食べる」
「包丁を使ってxxxを切った」
「xxxといちごをお見舞いに持っていく」
「xxxジャムを作る」
「xxxの絵を赤で描く」
XXXはそこまで固くない 7
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分布仮説
「彼女はxxxを食べる」
「包丁を使ってxxxを切った」
「xxxといちごをお見舞いに持っていく」
「xxxジャムを作る」
「xxxの絵を赤で描く」
XXXはいちごの仲間？ 8
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分布仮説
「彼女はxxxを食べる」
「包丁を使ってxxxを切った」
「xxxといちごをお見舞いに持っていく」
「xxxジャムを作る」
「xxxの絵を赤で描く」
ジャムにできる :thiking_face: 9
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分布仮説
「彼女はxxxを食べる」
「包丁を使ってxxxを切った」
「xxxといちごをお見舞いに持っていく」
「xxxジャムを作る」
「xxxの絵を赤で描く」
赤色として描かれる 10
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分布仮説
「彼女はりんごを食べる」
「包丁を使ってりんごを切った」
「りんごといちごをお見舞いに持っていく」
「りんごジャムを作る」
「りんごの絵を赤で描く」
りんご！ 11
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分布仮説
「彼女はりんごを食べる」
「包丁を使ってりんごを切った」
「りんごといちごをお見舞いに持っていく」
「りんごジャムを作る」
「りんごの絵を赤で描く」
周辺の単語からその単語の意味が決まる仮説
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word2vec
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word2vec
● word2vec => 単語をベクトル化する手法
● 周辺の単語を元に単語のベクトルを計算
● 単語ベクトルを使うことで
意味に基づく単語の計算が可能になる
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王 女 男 女王
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word2vec
単語ベクトルを2次元に
プロットすると意味が近い単語が近くに集まる
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ポケモンにおける役割
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ポケモンにおける役割
● ポケモンのeスポーツ化
● 賞金がかかった世界大会が開催されている
● ポケモン対戦にガチで取り組む人が一定数いる
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出典 pokemon.co.jp
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ポケモンにおける役割
ポケモンは6匹のパーティを組んで
オンライン上で対戦する
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出典 ポケモングローバルリンク
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ポケモンにおける役割
● ポケモンの役割
○ e.g. 同じほのおタイプなので似た役割を持つ
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出典 ポケモングローバルリンク
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ポケモンにおける役割
● ポケモンの役割
○ e.g. ほのおタイプはくさタイプに強い
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出典 ポケモングローバルリンク
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ポケモンへの応用
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モチベーション
ポケモンの”役割”を自動計算したい
これまではポケモンの
特徴から人間が意味付けていた
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ポケモンの役割に関する仮説
似たようなパーティで使用される
ポケモン同士は似た役割を持つのでは？
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出典 ポケモングローバルリンク
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ポケモンの役割に関する仮説
ある単語の意味は同じ文中で
同時に使用される単語によって決まる
(分布仮説)
あるポケモンの役割は同じパーティで
同時に使用されるポケモンによって決まる
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実験
● データセット作り
a. ネット上からポケモンの対戦データをクロール
b. ポケモンの並びを無視してデータの重複を取り除く
約 5,000件
● 学習
○ ポケモンのパーティを文とみなしてword2vec (CBoW) を
PythonのNeural Networkフレームワークのchainerで学習
● リポジトリ
○ odanado/poke2vec
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実験結果の可視化
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デモサイト
● https://bit.ly/poke2vec
○ 役割ベクトルの加減算
○ 2次元可視化
○ 3次元可視化
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役割ベクトルの加減算
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可視化
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可視化
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まとめ
● 分布仮説は周囲の単語の出現頻度から
単語の意味が決まる仮説
● 同時にパーティに採用されるポケモンの頻度から
ポケモンの役割ベクトルを学習した
● 今後
○ 持ち物を考慮したベクトルを学習したい
■ 現状だとデータ数が圧倒的に不足
○ パーティのうち5匹決まっている時に
残り1匹をレコメンドとかしたい
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Appendix
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Continuous
Bag-of-Words Model
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Continuous Bag-of-Words Model
● 単語をベクトル化 (word2vec) する手法の1つ
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りんご
彼女 は を 食べる
総和
ベクトル化
誤差計算
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Continuous Bag-of-Words Model
● 単語をベクトル化 (word2vec) する手法の1つ
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りんご
彼女 は を 食べる
総和
ベクトル化
誤差計算