文法を基いた逐次選択アプローチによるゲーム記述生成

本研究は，GameDescriptionLanguage(GDL)を基にしたゲーム記述生成において，文法的正確性を改善する新しいプロセスを提案する．GDLは多様なゲームを統一的に表現できるドメイン固有言語であり，ゲームデザインの自動化に広く利用されている．本研究では，大規模言語モデル(LLM)を活用し，文法に基づいた生成候補を逐次提示するアプローチを開発した．さらに，部分出力と文法的に妥当な候補を含むデータセットを構築し，LLMを教師ありファインチューニングで学習させた．その結果，提案手法は生成されたゲーム記述の文法的に正確さにおいて従来手法を上回る性能を示した。