論文の概要: Cricket Player Profiling: Unraveling Strengths and Weaknesses Using Text Commentary Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.06818v1
• Date: Sun, 12 Nov 2023 11:51:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-14 16:40:38.286550
• Title: Cricket Player Profiling: Unraveling Strengths and Weaknesses Using Text Commentary Data
• Title（参考訳）: Cricket Player Profiling:テキストコメンタリーデータによる強度と弱さの解明
• Authors: Swarup Ranjan Behera and Vijaya V. Saradhi
• Abstract要約: クリケットでプレイヤー固有の戦略を開発するには、各プレイヤーの固有の強みと弱点を注意深く理解する必要がある。 クリケット選手からそのような洞察を抽出するための決定的な計算手法が存在しないことは、重要な課題である。 本稿では,選手の強みと弱みを規定するルールを抽出する計算モデルを確立することにより,このギャップに対処する。
• 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: Devising player-specific strategies in cricket necessitates a meticulous understanding of each player's unique strengths and weaknesses. Nevertheless, the absence of a definitive computational approach to extract such insights from cricket players poses a significant challenge. This paper seeks to address this gap by establishing computational models designed to extract the rules governing player strengths and weaknesses, thereby facilitating the development of tailored strategies for individual players. The complexity of this endeavor lies in several key areas: the selection of a suitable dataset, the precise definition of strength and weakness rules, the identification of an appropriate learning algorithm, and the validation of the derived rules. To tackle these challenges, we propose the utilization of unstructured data, specifically cricket text commentary, as a valuable resource for constructing comprehensive strength and weakness rules for cricket players. We also introduce computationally feasible definitions for the construction of these rules, and present a dimensionality reduction technique for the rule-building process. In order to showcase the practicality of this approach, we conduct an in-depth analysis of cricket player strengths and weaknesses using a vast corpus of more than one million text commentaries. Furthermore, we validate the constructed rules through two distinct methodologies: intrinsic and extrinsic. The outcomes of this research are made openly accessible, including the collected data, source code, and results for over 250 cricket players, which can be accessed at https://bit.ly/2PKuzx8.
• Abstract（参考訳）: クリケットでプレイヤー固有の戦略を開発するには、各プレイヤーの固有の強みと弱点を慎重に理解する必要がある。 しかし、クリケット選手からそのような洞察を抽出するための決定的な計算手法が存在しないことは、大きな課題である。 本稿では,プレイヤーの強みと弱みを規定するルールを抽出する計算モデルを構築し,個々のプレイヤーに適した戦略の開発を容易にすることにより,このギャップに対処することを目的とする。 この取り組みの複雑さは、適切なデータセットの選択、強度と弱みの規則の正確な定義、適切な学習アルゴリズムの同定、派生したルールの検証など、いくつかの重要な領域にある。 これらの課題に対処するために,クリケット選手の包括的強みと弱みを規定する貴重な資料として,非構造化データ,特にクリケットテキストコメンタリーの利用を提案する。 また,これらのルール構築のための計算可能な定義を導入し,ルール構築プロセスの次元削減手法を提案する。 このアプローチの実用性を示すために,100万以上のテキストコメンタリーからなる膨大なコーパスを用いてクリケット選手の強さと弱点を詳細に分析する。 さらに,本質的と外部的という2つの異なる方法論によって構築された規則を検証する。 この研究の結果は、収集されたデータ、ソースコード、250以上のクリケットプレーヤーに対する結果など、公開的にアクセス可能となり、https://bit.ly/2PKuzx8でアクセスできる。

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