論文の概要: Graph-Based Inference for Feedback-Driven Word Deduction: A Scalable Framework for the Jotto Problem
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.25056v1
- Date: Tue, 08 Sep 2026 10:25:18 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-28 05:09:55.84592
- Title: Graph-Based Inference for Feedback-Driven Word Deduction: A Scalable Framework for the Jotto Problem
- Title（参考訳）: フィードバック駆動型単語推論のためのグラフベースの推論:Jotto問題のためのスケーラブルなフレームワーク
- Abstract要約: Jotto問題に基づくフィードバックに基づく単語推論フレームワークを提案する。
提案フレームワークは可変長の単語(3文字と8文字)に一般化し、自然に繰り返し文字ケースに拡張する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: A feedback-based word deduction framework based on the Jotto problem is proposed, and the problem space is represented as a weighted graph where all valid words correspond to nodes, and the edge weight is defined by the number of common letters between the two words. Finally, the gameplay is defined as an iterative constraint propagation mechanism where feedback is used to iteratively narrow the incompatible space of the graph, facilitating the reduction of the hypothesis space in a structured and interpretable manner. In contrast to existing approaches, where the problem space is typically defined for fixed-length isograms, the proposed framework generalizes to variable-length words (between 3 and 8 letters) and naturally extends to repeated letter cases, facilitating the treatment of realistic Jotto problem instances within a unified framework for the first time. The proposed framework's applicability and solver dynamics are also discussed through an interactive implementation and a qualitative case study, respectively. Significant automated tests on approximately 3,000 simulated gameplay scenarios identify a novel convergence behavior: the expected number of iterations diminishes with increasing word length. A strong relationship is confirmed using statistical tests to verify a logarithmic relationship, which is also verified using regression modeling and goodness-of-fit tests. In addition to the initial problem statement, this formulation introduces graph pruning as a viable paradigm for feedback-driven inference with interpretability and its association with symbolic reasoning and interactive intelligent systems.
- Abstract（参考訳）: Jotto問題に基づくフィードバックに基づく単語推論フレームワークを提案し、その問題空間を、すべての有効な単語がノードに対応する重み付きグラフとして表現し、2つの単語間の共通文字数でエッジウェイトを定義する。
最後に、ゲームプレイは、グラフの不整合空間を反復的に狭め、構造化された解釈可能な方法で仮説空間の縮小を容易にする反復的制約伝搬機構として定義される。
問題空間が固定長のアイソグラムに対して定義されている既存の手法とは対照的に,提案手法は可変長の単語(3文字と8文字)に一般化し,連続する文字のケースに自然に拡張し,統合されたフレームワーク内での現実的なJotto問題インスタンスの処理を容易にする。
提案フレームワークの適用性および解法力学についても,対話型実装と定性ケーススタディを通じて論じる。
約3000のシミュレーションされたゲームプレイシナリオにおける重要な自動テストは、新しい収束挙動を識別する。
相関関係を統計的に検証し、回帰モデルと適合性テストを用いて検証する。
最初の問題文に加えて、この定式化は、解釈可能性を伴うフィードバック駆動推論の実行可能なパラダイムとしてグラフプルーニングを導入し、シンボリック推論やインタラクティブなインテリジェントシステムと関連付けている。
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