論文の概要: Can Semantic Methods Enhance Team Sports Tactics? A Methodology for Football with Broader Applications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.00421v1
• Date: Thu, 01 Jan 2026 18:23:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-05 15:04:33.436692
• Title: Can Semantic Methods Enhance Team Sports Tactics? A Methodology for Football with Broader Applications
• Title（参考訳）: チームスポーツ戦術にセマンティックな手法は適用できるか?
• Authors: Alessio Di Rubbo, Mattia Neri, Remo Pareschi, Marco Pedroni, Roberto Valtancoli, Paolino Zica,
• Abstract要約: 本稿では,チームスポーツにおける意味空間推論を戦術的意思決定にまで拡張する方法について考察する。 Pythonベースのプロトタイプは、これらのメソッドが解釈可能な動的適応戦略レコメンデーションを生成する方法を示している。 このアプローチは、チームベースのドメインにおける総合的な意思決定とパフォーマンス最適化のための一般化可能なフレームワークを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper explores how semantic-space reasoning, traditionally used in computational linguistics, can be extended to tactical decision-making in team sports. Building on the analogy between texts and teams -- where players act as words and collective play conveys meaning -- the proposed methodology models tactical configurations as compositional semantic structures. Each player is represented as a multidimensional vector integrating technical, physical, and psychological attributes; team profiles are aggregated through contextual weighting into a higher-level semantic representation. Within this shared vector space, tactical templates such as high press, counterattack, or possession build-up are encoded analogously to linguistic concepts. Their alignment with team profiles is evaluated using vector-distance metrics, enabling the computation of tactical ``fit'' and opponent-exploitation potential. A Python-based prototype demonstrates how these methods can generate interpretable, dynamically adaptive strategy recommendations, accompanied by fine-grained diagnostic insights at the attribute level. Beyond football, the approach offers a generalizable framework for collective decision-making and performance optimization in team-based domains -- ranging from basketball and hockey to cooperative robotics and human-AI coordination systems. The paper concludes by outlining future directions toward real-world data integration, predictive simulation, and hybrid human-machine tactical intelligence.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,伝統的に計算言語学で用いられてきた意味空間推論を,チームスポーツにおける戦術的意思決定にまで拡張する方法について考察する。 テキストとチーム間の類似性 - プレイヤーが言葉として行動し、集合的なプレーが意味を伝える - に基づいて、提案された方法論は、構成的意味構造として戦術的構成をモデル化する。 各プレイヤーは、技術的、物理的、心理的属性を統合する多次元ベクトルとして表現される。 この共有ベクトル空間内では、高いプレス、反撃、所有などの戦術的テンプレートが言語概念と類似して符号化される。 それらのチームプロファイルとのアライメントは、ベクトル距離のメトリクスを使用して評価され、戦術的な ``fit'' と反対探索ポテンシャルの計算を可能にする。 Pythonベースのプロトタイプでは,これらのメソッドが解釈可能な動的適応型戦略レコメンデーションを生成する方法がデモされている。 サッカー以外にも、バスケットボールやホッケー、協力型ロボティクス、人間とAIの調整システムなど、チームベースのドメインにおける集合的な意思決定とパフォーマンス最適化のための、一般化可能なフレームワークを提供する。 本稿では,実世界のデータ統合,予測シミュレーション,ハイブリッドヒューマンマシン戦術知能への今後の方向性を概説する。

関連論文リスト

• Policy-Conditioned Policies for Multi-Agent Task Solving [53.67744322553693]
  本研究では,ポリシーを人間の解釈可能なソースコードとして表現することでギャップを埋めるパラダイムシフトを提案する。 本研究では,Large Language Models (LLM) を近似インタプリタとして利用することにより,学習問題を再構築する。 我々はこのプロセスを,ポリシーコードをテキスト勾配で最適化するアルゴリズムである TextitProgrammatic Iterated Best Response (PIBR) として定式化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-12-24T07:42:10Z)
• Executable Analytic Concepts as the Missing Link Between VLM Insight and Precise Manipulation [70.8381970762877]
  VLM(Vision-Language Models)は、セマンティック推論とタスク計画において顕著な能力を示す。 本稿では,VLMに基づく推論を実行可能な解析概念を通じて基礎づける新しいフレームワークであるGRACEを紹介する。 G GRACEは高レベル命令理解と低レベルロボット制御の統一的で解釈可能なインターフェースを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-10-09T09:08:33Z)
• Expandable Decision-Making States for Multi-Agent Deep Reinforcement Learning in Soccer Tactical Analysis [6.8055385768376615]
  サッカーなどの侵入チームスポーツは、多くの選手が共有フィールドで相互作用するときに、高次元で強く結合された状態空間を作り出す。 従来のルールに基づく分析は直感的であるが、現代の予測機械学習モデルは明示的なエージェント表現なしでパターンマッチングを行うことが多い。 本稿では,関係変数による原位置と速度を増大させる意味的にリッチな状態表現である拡張可能意思決定状態(EDMS)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-10-01T04:01:51Z)
• Multi-Actor Generative Artificial Intelligence as a Game Engine [49.360775442760314]
  ジェネレーティブAIは、社会科学モデリングからインタラクティブな物語、AI評価に至るまで、マルチアクター環境で使用することができる。 ここでは、ゲームマスター(GM)が環境に責任を持ち、プレイヤーキャラクターの自発的な行動によって直接決定されないストーリーの全ての部分を生成できるテーブルトップロールプレイングゲーム(TTRPG)からインスピレーションを得るのが良い方法であると論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-07-10T22:31:09Z)
• Steering Language Models with Game-Theoretic Solvers [43.023261136434876]
  大規模言語モデル(LLM)によって生成される自然言語対話の空間上で平衡解法が機能するフレームワークを導入する。 具体的には、対話の「ゲーム」におけるプレイヤー、戦略、ペイオフをモデル化することにより、自然言語の相互作用から従来のゲーム理論の記号論理への結合を生成する。 我々は,会議のスケジューリング,果物の取引,討論など,異なる交渉戦略を必要とする3つの領域に注目し,解決者によって指導されたLLMの言語を評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-24T22:22:00Z)
• Learning Symbolic Rules over Abstract Meaning Representations for Textual Reinforcement Learning [63.148199057487226]
  本稿では,汎用的な意味一般化とルール誘導システムを組み合わせて,解釈可能なルールをポリシーとして学習するモジュール型 NEuroSymbolic Textual Agent (NESTA) を提案する。 実験の結果,NESTA法は,未確認テストゲームや少ないトレーニングインタラクションから学習することで,深層強化学習技術よりも優れることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-05T23:21:05Z)
• Using Graph-Aware Reinforcement Learning to Identify Winning Strategies in Diplomacy Games (Student Abstract) [9.34612743192798]
  本稿では,オンライン政治戦略ゲームにおける多人数談話における複雑な社会現象の検出とモデル化の目標指向モデルへのアプローチを提案する。 まず,言語的特徴として社会言語的振る舞いを符号化し,次に強化学習を用いてプレイヤーに与えられる利点を推定する2段階のアプローチを開発した。 我々のグラフ認識アプローチは、コンテキストに依存しないセットアップに比べて堅牢なパフォーマンスを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-31T07:38:36Z)
• On Learning Text Style Transfer with Direct Rewards [101.97136885111037]
  平行コーパスの欠如により、テキストスタイルの転送タスクの教師付きモデルを直接訓練することは不可能である。 我々は、当初、微調整されたニューラルマシン翻訳モデルに使用されていた意味的類似度指標を活用している。 我々のモデルは、強いベースラインに対する自動評価と人的評価の両方において大きな利益をもたらす。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-24T04:30:02Z)
• Deep Reinforcement Learning with Stacked Hierarchical Attention for Text-based Games [64.11746320061965]
  自然言語の文脈におけるインタラクティブなシミュレーションであるテキストベースゲームの強化学習について検討する。 エージェントの動作が解釈可能な推論手順によって生成され、支援されるように、意思決定のための知識グラフを用いた明示的な推論を行うことを目指している。 提案手法を多数の人為的ベンチマークゲームで広範囲に評価し,本手法が既存のテキストベースエージェントよりも優れていることを示す実験結果を得た。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-22T12:40:22Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。