人工知能学会全国大会論文集
Online ISSN : 2758-7347
第39回 (2025)
セッションID: 3S6-GS-2-05
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トピックモデルと大規模言語モデルを基づくオープンワールドゲームにおけるプレイヤーの嗜好比較分析
*孫 思鋭楊 添翔邵 騰飛後藤 正幸
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抄録

ゲーム業界が成長を続ける中,特にオープンワールドゲームへの注目度が高まっている.しかし,異なる言語や文化的な背景を持つプレイヤーはゲームの内容に対して全く異なる意見を持つ可能性があるため,複数の国でゲームを展開することは容易ではない.これまでの研究の多くは英語レビューのみを対象としており,多言語レビューに着目した分析が少ない.本研究では,多言語のゲームレビューを分析するアプローチを提案する.具体的に,意味的一貫性を確保するため,英語以外のレビューを英訳する.次に,Latent Dirichlet Allocationを用いてトピックを抽出し,プレイヤーがゲームに対する関心内容を把握する.最後,大規模言語モデルを用いて抽出したトピックに対するプレイヤーの感情分析を行うことで,異なるゲーム内の要素に対するプレイヤーの満足度を明らかにする.さらに,提案手法の有効性を検証するため,ゲームプラットフォームにより,英中日三国語オープンワールドゲームのレビューを収集し,分析を行う.その結果,各国のプレイヤーの嗜好や満足度を把握できるため,国別の運営戦略立案に有用な示唆を得られることが期待される.

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