Fugu-MT 論文翻訳(概要): Estimating Player Performance in Different Contexts Using Fine-tuned Large Events Models

論文の概要: Estimating Player Performance in Different Contexts Using Fine-tuned Large Events Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.06815v2
Date: Fri, 26 Apr 2024 11:43:41 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-29 17:28:28.585349
Title: Estimating Player Performance in Different Contexts Using Fine-tuned Large Events Models
Title（参考訳）: 微調整大イベントモデルを用いた異なるコンテキストにおけるプレイヤーパフォーマンスの推定
Authors: Tiago Mendes-Neves, Luís Meireles, João Mendes-Moreira,
Abstract要約: 本稿では,Large Event Models (LEM) のサッカー解析への応用について紹介する。 LEMは、単語ではなく、後続のイベントの変数を予測する。我々は、2017-18シーズンのプレミアリーグシーズンのWyScoutデータセットによる微調整LEMに焦点を当てている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7373617024876725
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This paper introduces an innovative application of Large Event Models (LEMs), akin to Large Language Models, to the domain of soccer analytics. By learning the language of soccer - predicting variables for subsequent events rather than words - LEMs facilitate the simulation of matches and offer various applications, including player performance prediction across different team contexts. We focus on fine-tuning LEMs with the WyScout dataset for the 2017-2018 Premier League season to derive specific insights into player contributions and team strategies. Our methodology involves adapting these models to reflect the nuanced dynamics of soccer, enabling the evaluation of hypothetical transfers. Our findings confirm the effectiveness and limitations of LEMs in soccer analytics, highlighting the model's capability to forecast teams' expected standings and explore high-profile scenarios, such as the potential effects of transferring Cristiano Ronaldo or Lionel Messi to different teams in the Premier League. This analysis underscores the importance of context in evaluating player quality. While general metrics may suggest significant differences between players, contextual analyses reveal narrower gaps in performance within specific team frameworks.
Abstract（参考訳）: 本稿では,Large Event Models (LEMs) のサッカー分析分野への応用について紹介する。サッカーの言語を学ぶことで、言葉ではなく後続のイベントの変数を予測することで、LEMはマッチのシミュレーションを促進し、異なるチームコンテキストにわたるプレイヤーのパフォーマンス予測を含むさまざまなアプリケーションを提供します。我々は、2017-2018年のプレミアリーグシーズンのWyScoutデータセットを使って、プレーヤーのコントリビューションとチーム戦略に関する具体的な洞察を得るための微調整LEMに焦点を当てている。提案手法は,これらのモデルを用いてサッカーのニュアンスド・ダイナミクスを反映し,仮説移動の評価を可能にする。サッカー分析におけるLEMの有効性と限界を確認し,プレミアリーグの異なるチームにCrisティアーノ・ロナルドやライオネル・メッシを移籍させる可能性など,チームの期待する立場を予測し,注目されるシナリオを探索するモデルの能力を強調した。この分析は、プレイヤーの品質を評価する上での文脈の重要性を浮き彫りにする。一般的なメトリクスはプレイヤー間で大きな違いを示すかもしれませんが、コンテキスト分析によって特定のチームフレームワーク内のパフォーマンスのギャップが狭くなります。

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