論文の概要: Prediction Model For Wordle Game Results With High Robustness

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.14250v1
• Date: Mon, 25 Sep 2023 16:10:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-26 14:51:19.597403
• Title: Prediction Model For Wordle Game Results With High Robustness
• Title（参考訳）: 高ロバスト性を有するワードゲーム結果の予測モデル
• Authors: Jiaqi Weng, Chunlin Feng
• Abstract要約: 本研究では,データ解析と機械学習を用いたWordleのダイナミクスに焦点を当てた。 単語の難易度を予測するために、私たちはバックプロパゲーションニューラルネットワークを採用し、機能工学によるオーバーフィッティングを克服した。 以上の結果から,2023年3月1日に約12,884件の結果が提出され,平均4.8回試みられ,最も難易度の高いクラスタに落下することが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: In this study, we delve into the dynamics of Wordle using data analysis and machine learning. Our analysis initially focused on the correlation between the date and the number of submitted results. Due to initial popularity bias, we modeled stable data using an ARIMAX model with coefficient values of 9, 0, 2, and weekdays/weekends as the exogenous variable. We found no significant relationship between word attributes and hard mode results. To predict word difficulty, we employed a Backpropagation Neural Network, overcoming overfitting via feature engineering. We also used K-means clustering, optimized at five clusters, to categorize word difficulty numerically. Our findings indicate that on March 1st, 2023, around 12,884 results will be submitted and the word "eerie" averages 4.8 attempts, falling into the hardest difficulty cluster. We further examined the percentage of loyal players and their propensity to undertake daily challenges. Our models underwent rigorous sensitivity analyses, including ADF, ACF, PACF tests, and cross-validation, confirming their robustness. Overall, our study provides a predictive framework for Wordle gameplay based on date or a given five-letter word. Results have been summarized and submitted to the Puzzle Editor of the New York Times.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,データ解析と機械学習を用いて,Wordleのダイナミクスを探索する。 分析は最初,提出された結果の数と日付の相関に注目した。 初期人気バイアスにより,係数が9,0,2,平日/平日/平日を外生変数とするARIMAXモデルを用いて,安定なデータをモデル化した。 単語属性とハードモード結果との間に有意な相関は認められなかった。 単語難易度を予測するために,我々は,機能工学によるオーバーフィットを克服するバックプロパゲーションニューラルネットワークを用いた。 また,5クラスタに最適化したk-meansクラスタリングを用いて,単語難易度を数値的に分類した。 以上の結果から,2023年3月1日に約12,884件の結果が提出され,平均4.8回,最も難易度の高いクラスタに落下することが示唆された。 さらに,忠実な選手の割合と,日々の課題に取り組む選手の傾向についても検討した。 ADF, ACF, PACF試験, クロスバリデーションなどの厳密な感度解析を行い, その堅牢性を確認した。 全体として、本研究は、日付または所定の5文字単語に基づいて、wordleゲームプレイの予測フレームワークを提供する。 結果はNew York TimesのPuzzle Editorにまとめて提出された。

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