---
# System prepended metadata

title: 第十九回報告会用(10/26発表分)

---

# 第十九回報告会用(10/26発表分)
# 進捗まとめ
## 全体の達成目標とその見積もりの工数
- 会話を予測する方法とその返答の考案
- 会話を予測する要素を判別するプログラムの考案
- 会話を返答するプログラムの考案
- 会話を予測する要素を判別するプログラムの作成
- 会話を返答するプログラムの作成
- 納品

## 今回の達成目標とその見積もりの工数
会話を予測する方法とその返答の作成

## 進捗状況の説明
プログラム作成のタスクを振り終わった感じ
順次、開発をしていき、詰まったり、改善が必要と感じた場合に仕様変更をする。
### 感情を持たせるプログラムの開発(筒井)
各個人に対して、感情を数値化させる。
数値が大きければ食い殺す可能性が高く、
数値が小さければ食い殺さない。

自然言語処理がどこまでできるのかわからんので、
あくまで一例的な感じで、できないと判断したら、できそうな形で仕様を変更して
実装していく感じで、お頼みます。

話しかけられる: -3
疑われる:　+2
革新的なコメントをいう: +3
人狼の仲間っぽいコメント: -10
仲間の人狼: -1000

### 会話返答のモジュールの開発(石元)

人狼のログのうち、予測する人Y(今回は人狼を予測)として、その予測する人Yの発言を消去して、新たに会話できるように作成、を行なっていく。

会話返答のプログラム作成
Nつまでの入力を保持、その後に返答する仕様、
また、予測する人Yに対して、発言がされた場合は基本的に返答するようにする。
また、予測する人Yの発言はすべての発言に返答するわけではないので、
発言確率をあらかじめ設定しておいて、

普通の会話への返答確率:10%
予測する人Yへの発言への返答確率:90%

みたいな感じ。

自然言語処理がどこまでできるのかわからんので、
あくまで一例的な感じで、できないと判断したら、できそうな形で仕様を変更して
実装していく感じで、お頼みます。

発言例としては、以下のような感じで、頼みます。

発言に対して肯定する場合
```「私もそう思います」```

発言に対して否定する場合
```「私はちがうとおもうんですけど、」```


誰かが疑われている場合
``` 「いやー、OOさんの方が怪しい気がします」```
``` 「私もOOさんが怪しいと思います」 ```

役職のカミングアウトがあった場合
```「また(役職)ですかー」```
``` 「私もOOさんが(役職)ですか、、」```

## 進捗状況に対する評価

会話を予測する方法とその返答の作成を始めた。

## 達成目標と作るものの違い

## メンバーごとの仕事の内訳

筒井:感情を持たせるプログラムの開発
加藤:プレゼン資料作成、進捗状況報告
石元:会話返答のモジュールの開発
荒井:進捗管理、プレゼン資料整理、
25万ずつ
## 残っている課題、解決策、今後の予定