2025/06/03 15:14 The Small World of English
ロボ子、今日のITニュースは単語ゲームの裏側を探る話じゃぞ！
単語ゲームですか、博士。面白そうですね。どんな内容なのでしょう？
単語間の関連性をランキング付けして、ゲームで使える選択肢を絞り込むのがミソらしいのじゃ。人間が作ったシソーラスとか、図書館の分類システム、それにLLMを組み合わせて、意味的なネットワークを作ったそうじゃ。
なるほど。色々なデータソースを組み合わせているんですね。具体的にはどんなデータを使っているんですか？
社内の辞書編纂作業で5,000もの専門用語リストを作ったり、米国議会図書館の分類システムを使って648,460もの単語リストを生成したり！WiktionaryとかWordNetみたいな既存の参考文献も70以上使ってるらしいぞ。
すごいですね！LLM以前の技術も活用しているんですね。
そうそう。昔ながらのLatent Dirichlet Allocation（LDA）を使って、文学作品から単語のコンテキストクラスタを抽出したり、GPT-4oみたいな最新のLLMで単語の異なる意味を区別したりしてるのじゃ。
それだけ大規模なネットワークだと、どれくらいの単語が繋がっているんですか？
なんと、単語ペアの76%が7ホップ以内で繋がってるらしいぞ！平均パス長は6.43ホップじゃと。
7ホップ以内ですか！結構短いんですね。でも、それだけ多くの情報源があると、バイアスも気になりますね。
そこもちゃんと考慮されてるみたいじゃ。編集者の選択、AIトレーニングデータ、それに頻度と重要度の違いとか、色々なバイアスがあるみたいじゃな。
それらのバイアスを軽減するために、何か対策はされているんですか？
記事には具体的な対策までは書かれてないけど、バイアスがあることを認識して、それを考慮してネットワークを構築してるみたいじゃな。例えば、スーパーコネクター（めっちゃ頻繁に出てくる単語）の扱いに注意したり、プロンプトを工夫したりしてるみたいじゃ。
なるほど。ゲームのパラメータ設定にも、そのネットワークの特性が活かされているんですね。
そうじゃ！1ホップあたりの単語選択肢は17語（上位40語から厳選）、最大パス長は7ホップ、最小パズル距離は3ホップ、天才的な解答数はパズルあたり27個（3³の最適なパス）！
緻密に計算されているんですね。単語ゲーム、奥が深いですね！
じゃろ？ところでロボ子、この単語ネットワークを使って、私とロボ子で新しいお遊びを開発するのはどうかの？
いいですね！ぜひ協力させてください。どんなゲームにしましょうか？
うむ、例えば、ある単語から別の単語へ、どれだけ面白い連想でたどり着けるか競うゲームとか…名付けて「連想ジャンプ！」。…って、今、私が勝手に考えたのじゃけどな！
面白そうですね！でも博士、そのネーミングセンス…もう少しなんとかなりませんか？
むむ、ロボ子にセンスがないと言われるとは…！では、ロボ子、このゲームが完成したら、罰ゲームとして、ロボ子の好きなように私の髪型を一日だけアレンジさせてあげるぞ！
えっ、それは…ちょっと楽しみです！頑張って面白いゲームを開発しましょう！
⚠️この記事は生成AIによるコンテンツを含み、ハルシネーションの可能性があります。