Commentary Generation from Data Records of Multiplayer Strategy Esports Game

要約

ビデオゲームのスポーツ大会である e スポーツは、最も重要なスポーツ イベントの 1 つとなっています。
eスポーツのプレイログは蓄積されていますが、視聴者がプレイを検索して理解するためのテキスト解説が付いているのはほんの一部です。
そこでこの研究では、eスポーツのデータレコードからゲーム実況を生成するタスクを紹介します。
まず、構造化データと人気の e スポーツ ゲーム、リーグ オブ レジェンドの解説を組み合わせた、大規模な e スポーツ データからテキストへのデータセットを構築します。
次に、事前トレーニングされた言語モデルの影響を調べながら、Transformer ベースのモデルを評価して、構造化データ レコードからゲームの解説を生成します。
データセットの評価結果から、この新しいタスクの課題が明らかになりました。
データからテキストへの生成コミュニティにおける潜在的な研究を促進するために、データセットをリリースします。

要約(オリジナル)

Esports, a sports competition on video games, has become one of the most important sporting events. Although esports play logs have been accumulated, only a small portion of them accompany text commentaries for the audience to retrieve and understand the plays. In this study, we therefore introduce the task of generating game commentaries from esports’ data records. We first build large-scale esports data-to-text datasets that pair structured data and commentaries from a popular esports game, League of Legends. We then evaluate Transformer-based models to generate game commentaries from structured data records, while examining the impact of the pre-trained language models. Evaluation results on our dataset revealed the challenges of this novel task. We will release our dataset to boost potential research in the data-to-text generation community.

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