おおかみ見つけちゃうぞ

http://shinh.skr.jp/expwolf/
Naive Bayes 分類器で、人狼か人間かを当てる。

ソースはアップされてないから確証はないけど、
きっと各人の全発言を単語1-gramモデルで捉えて、
人狼分布と人間分布と、狼・人の事前分布を学習してやってるんだと思う。

狼に関しては裏で通信してるので、おもてにもそれが反映されているはず、
という仮定をしてみる。（たとえば、2人の狼が、裏でつかっていた表現を表で無意識につかってしまうとか）
これを捉えるためには、発言を単語1-gramではなくて、
自分＋それ以外だれか一人との同時分布だとかにすると良いかも。
複合単語＋キャラクタIDな素性。

一人の全発言をまとめて1-gramにするのではなくて、
それまでの全員の全発言からの条件付分布にするのが妥当だと思う。
でも全発言は無理なので、前10発言

本格的にモデル化するなら、
一人ずつ判定するのをやめて、
全人数=n choose おおかみの人数=w（最大で 15 choose 3 = 15*14*13/3/2/1ので、まあ多すぎはしない）
素性は選ばれたw人の全発言単語同時分布でやってみる。

一般化すれば、テキストに基づく嘘発見器。

ベイジアン占い師です。
点推定でなく分布を推定します。