将棋の棋譜から対局者名を深層学習で推測

情報処理学会

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タイトル別名
  • Predict Shogi Player Names from Game Records Using Deep Learning

抄録

将棋の棋譜から対局者名を深層学習で推測した。アマの棋譜とプロの棋譜、それぞれ別に検証した結果、アマは98.9 ％、プロは57.2 ％を特定できた。棋譜は1 局面だけを与えるのでなく、連続した64 局面以上を与えると精度が上がる。また対局日の情報は重要である。40 年など長期間にわたるプロの棋譜では流行の戦法を多くの棋士が指すため特定が難しい。アマのネット将棋の棋譜は短期間、短時間で指されるため好みの陣形を何度も選択しやすく個人の特定が容易である。

We used deep learning to guess the name of the player from Shogi game records. 98.9 % of amateur and 57.2 % of professional players were identified. Accuracy is improved by providing 64 or more consecutive game positions instead of only one game position. Identification is difficult for pro players because they tend to play trend strategy. On the other hand, amateurs tend to play their own favorite castling and opening, and it is easy to identify.

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