# 第五回報告会用(5/24~5/31)
# 要検討項目(5/31発表)
会話の種別の取得(いい日本語が思いつかないので後で変更する可能性あり)
人狼エージェントを開発する上で重要になるbotがどういった発言をするのか
を決める際に、重要になってくる。

プレイヤー個人ごとの発言は、
質問であるか？、
回答であるか？、
誰から誰に向けて喋っているのか？、
それとも独り言なのか？、
という種別を取得する。

というのが必要なので、その手法を考案する。

# 進捗まとめ(5/31発表分)
## 全体の達成目標とその見積もりの工数
- 人狼BBSについての情報収集
- Webページ上のclassの特定
- CSVの仕様の考案(4/26までの目標)
- スクレイピングについての情報収集
- role以外のスクレイピングの実装
- role以外のスクレイピングの稼働テスト(5/3までの目標)
- roleを取得するスクレイピングの実装(5/10までの目標)
- 上記二つの結合
- 稼働テスト(5/17までの目標)
- 納品(5/24までの目標)
- 追加課題会話種別の取得

## 今回の達成目標とその見積もりの工数

- 納品
- 会話種別の精査の調査

## 進捗状況の説明
### 納品
1GBのcsvデータを納品
納品完了

### 会話種別の精査の調査

人狼をプレイする時に重要になってくるのは、占い師や、霊媒師などの重要な
役職の発言に対して、正しく応答できるかであると考えた。
そのため、人狼ゲームを作成する場合、会話ログの種別の精査の重要性は低いと考えた。

メンバーの学習状況を加味して自然言語処理をがっつり使うのは難しい。

ゲームの転換点
(例えば、占い師や霊媒師のカミングアウトや、占いした人の公表など)に対して、
人狼ゲームのbotが自然な返答をすることを目的とする。

機械学習ベースというよりは、
自然言語処理を用いて、ルールベースをしっかりしようっていうアプローチ

### 自然言語処理についての調査
GiNZA
自然言語処理のspaCy(英語に対応)の日本語版のライブラリ
ベクトル化の解析や、形態素解析などの色々なことができる。

ベクトル解析
文書を多次元01のベクトルとして置き換えて、
そのベクトルによって、近しい文章を探す。

シソーラス
同義語・類義語をまとめ、語句間の上位・下位概念の関係を定義し、体系化した辞書のこと

猫の上位概念　動物
猫の回概念　シャム、ラグドール

## 進捗状況に対する評価
納品済み、各自調査を進めている。
来週は実際に手を動かすところまでやりたい

## 達成目標と作ったものの違い

## メンバーごとの仕事の内訳
筒井:自然言語処理に関する調査
加藤:プレゼン資料作成、進捗状況報告
石元:自然言語処理に関する調査
荒井:進捗管理、プレゼン資料整理、納品、自然言語処理に関する調査

要相談

## 残っている課題、解決策、今後の予定
なし
追加課題の会話の種別の取得のテスト

疑問点
会話データを学習させるとき、人狼BBSのログは役に立つのか？
狂人の人狼がたり、単純に独り言など、