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Game State Retrieval with Keyword Queries

机译:带有关键字查询的游戏状态检索

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摘要

There are many databases of game records available online.rnIn order to retrieve a game state from such a database, usersrnusually need to specify the target state in a domain-specifcrnlanguage, which may be difficult to learn for novice users.rnIn this work, we propose a search system that allows usersrnto retrieve game states from a game record database by us-rning keywords. In our approach, we frst train a neural net-rnwork model for symbol grounding using a small number ofrnpairs of a game state and a commentary on it. We thenrnapply it to all the states in the database to associate eachrnof them with characteristic terms and their scores. The en-rnhanced database thus enables users to search for a state us-rning keywords. To evaluate the performance of the proposedrnmethod, we conducted experiments of game state retrievalrnusing game records of Shogi (Japanese chess) with commen-rntaries. The results demonstrate that our approach gives sig-rnnifcantly better results than full-text search and an LSTMrnlanguage model.
机译:在线有许多游戏记录数据库。为了从这样的数据库中检索游戏状态,用户通常需要以域指定语言指定目标状态,这对于新手用户可能很难学习。在这项工作中,我们提出了一种搜索系统,该系统允许用户通过使用关键字从游戏记录数据库中检索游戏状态。在我们的方法中,我们首先使用少量游戏状态对及其注释来训练用于符号接地的神经网络模型。然后,将其应用于数据库中的所有状态,以将每个状态与特征项及其得分相关联。增强的数据库因此使用户能够使用关键字搜索状态。为了评估所提出方法的性能,我们利用将棋(Shogi)和记录员的游戏记录进行了游戏状态检索实验。结果表明,与全文搜索和LSTMrnlanguage模型相比,我们的方法可提供更好的结果。

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