科学麻将：从不放炮开始

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项目地址

https://github.com/GanjinZero/Tenpai_prediction

项目背景

日本麻将是一种最强调防守的麻将，它比其他的麻将更注重不要点炮（也就是放铳）。雀魂最近比较流行，所以我又重新开始玩日麻（以前在MJ和天凤都打过一点）。我也比较菜，才打到雀士三。一个经常遇到的场景时，当有人立直（门清宣告听牌）的时候，当我选择弃胡时，我想知道应该打出什么样的牌才不会点炮。这就是在这个项目中研究的问题：当他家率先立直时，他家可能的听牌有哪些。这个问题可以看成是一个文本分类问题来考虑，将前面已经打过的牌当作文本，听牌考虑成文本最终的分类。当然这还是和文本分类问题不太一样的，因为对于某一个文本一般是固定一个分类（比如情感分类中的积极或者消极）；而对于麻将而言首先一次听牌可以听好几种牌（纯正九莲宝灯！）、其次同样的舍牌可能听的牌完全不同。

在这里推荐一本书《科学するマジャン》，可以在苹果的图书商店下载到。这里有利用概率论计算的麻将打法和一些关于麻将的数值模拟结果。本项目也是在阅读该书中产生的想法。

听说你在做大牌

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ロン!断幺九!30符1番,1000点!

数据准备

牌谱收集

最初是在《科学する麻雀》中看到了该书作者とつげき東北的个人主页，然后在这面找到他收集的一些在东风庄这个平台上的一些牌谱。

kagakul

一共收集有万份左右的牌谱。

一份牌谱的示例如下

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東2局 0本場(リーチ0) YZKTR 3000 松戸の俊 -1500 菌太郎 -1000 シャモア -500 
  30符 二飜ツモ リーチ 門前清模和 
  [1西]3p8p9p3s4s8s8s南西北白白発
  [2北]1m5m6m7m4p6p1s5s7s東白白中
  [3東]3m5m2p3p4p6p8p9p1s5s7s8s8s
  [4南]1m4m4m9m1p5p5p7p9p4s4s北中
  [表ドラ]西 [裏ドラ]北
  * 3G9s 3D9s 4G中 4d9m 1G8m 1d北 2G4m 2d1s 3G6p 3D6p 4G1p 4d1m
  * 1G6s 1d南 2G2s 2d1m 3G6s 3D6s 4G2s 4D2s 1C3s4s 1d8m 2C6m7m 2d2s
  * 3G3s 3G3s 4G7p 4d9p 4R 1G3s 1d9p

这里记录了对局信息，胡牌的番型和各家起手牌、宝牌、每家每一轮的摸牌、切牌和鸣牌。这些牌谱的具体信息会在下文的牌谱准备中详细介绍。4R代表南家立直，那么对于东、西、北家都需要预测南家可能的听牌。因为各家的起手牌不同，摸到的牌也不同，所以对于南家的听牌有不同的估计（在德扑中叫做阻隔牌）。三家由于有不同的起手信息，所以可以生成三份训练数据。例如对于北家而言，可以只留下北家可以知道的信息作为训练用的x，而将南家的真实听牌作为训练用的y。

数据增强

只用这些牌谱数据看起来还有些不够，训练出的结果不是很理想。考虑可以这样生成一些假的牌谱。将中、发、白以某种顺序置换；将饼、万、索以某种顺序置换；将123456789变成987654321。这样的变换不能保证是完全合理的。一个原因是绿一色导致索和饼、万并不是完全等价的，但考虑到绿一色出现的概率如此的低就不管了。另一个原因是宝牌的问题，比如原来的宝牌指示牌是1m，宝牌是2m。如果进行了123456789变成987654321，宝牌就会变成8m；这时宝牌指示牌并不能变成9m，而变成了7m。这两个问题不能很好解决，但为了获得更多的牌谱，还是进行了这几种置换。中发白的置换共6种，饼万索的置换共6种，数字颠倒共2种（颠倒或者不颠倒），一共6*6*2=72种变换方式。对每一份牌谱，我们随机的选择k=7种变换作为增强的数据。（考虑到内存大小，k不要太大）

将牌谱编码

我们将每一次摸牌，鸣牌或者打牌都定义为一个action，然后将这个action嵌入到一个52维向量中。这个向量描述了这个动作是谁执行的（东西南北家），是进行了什么动作（摸牌、切牌、吃碰杠、立直），是和哪一张牌进行了交互，交互牌是否是自风、场风、宝牌这些信息。具体的编码方式可以看/src/haifu_parser.py中的action_to_vector(action, player, chanfon, jikaze, dora_list)函数。

模型训练

模型使用了双层LSTM网络连接34维的Softmax层进行预测（麻将一共34张不同的牌）。损失函数为交叉熵。在两块1080Ti的显卡下训练70个epoch得到了预训练的模型，大约需要训练2个小时。具体的模型可以参照/src/neural_network.py中的结构。

进行预测

预备工作

需要有可以编译Python3的环境。在终端中输入

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$ git clone https://github.com/GanjinZero/Tenpai_prediction.git

下载该项目。在终端中输入

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$ pip install -r requirements.txt

安装依赖。

牌谱准备

预训练好的模型保存在model/tenpai.model。我们需要将牌谱设置为data/test.txt中的格式，并保存到data/test.txt中：

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東2局 0本場(リーチ0)
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  [1西]
  [2北]1m5m6m7m4p6p1s5s7s東白白中
  [3東]
  [4南]
  [表ドラ]西 [裏ドラ]北
  * 3D9s 4d9m 1d北 2G4m 2d1s 3D6p 4d1m
  * 1d南 2G2s 2d1m 3D6s 4D2s 1C3s4s 1d8m 2C6m7m 2d2s
  * 3D3s 4d9p 4R 1G3s 1d9p

  • 第一行填写东x局（或者南x局），后面的本场、立直棒、点棒信息都不是必要的。
  • 第二行填写符数、翻数、番形，可以留空行，但不能把这行都删了。

  • 第三-六行填写四家起手牌，可以只填自家牌，其他留空。其中m代表万，p代表饼，s代表索；“東南西北中発白”请使用日语汉字。比如：

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    [1西]
    [2北]1m5m6m7m4p6p1s5s7s東白白中
    [3東]
    [4南]

  • 第七行填写宝牌和里宝牌，里宝牌可以不填。注意是宝牌，不是宝牌指示牌！

  • 第八行起填写这局牌的行进过程。每一行以*开始，每一个行动和行动之间有一个空格。比如第一行的动作3D9s可以翻译为东家摸切9s，4d9m可以翻译为3家切掉9m。只需要记录自家的摸牌动作（在这里就是2G，因为其他家摸到的牌你是看不见的，就算输入了模型也会忽略其他家的摸牌数据）完整的动作对应表见下表：
字符 含义 用法示例
G 自摸（不是自摸和） 1G1m
d 切牌 1d2s
D 摸切 1D1m
N 碰 1N
C 吃 1C1s3s（1s3s是玩家1自己的牌）
K 杠 1K1s
R 立直 1R
A 胡牌 1A

data/test.txt中可以保存多个牌谱，请在牌谱和牌谱之间用空行分隔。

P.S. 如果可以直接获取到文字格式的天凤或者雀魂牌谱，可以编写一个牌谱的自动encoder，就不需要上述这么麻烦了。

开始预测

在src文件夹下，使用如下的命令进行预测

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$ python predict.py

就可以看到类似如下的预测结果

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Richi player tenpai: ['3m', '6m', '9m']
Player 1: 
{'3m': 0.33759603, '6m': 0.33912653, '9m': 0.32323775}
Richi player tenpai: ['3m', '6m', '9m']
Player 2: 
{'3m': 0.337948, '6m': 0.33527905, '9m': 0.31589714}
Richi player tenpai: ['3m', '6m', '9m']
Player 3: 
{'3m': 0.33415237, '6m': 0.33977884, '9m': 0.32597464}
Richi player tenpai: ['6m']

其他

欢迎提供更多的牌谱和咖啡给作者！联系作者：

Github - https://github.com/GanjinZero/

Email - yuanz17@mails.tsinghua.edu.cn

Jyama

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