2023年美赛获奖论文：数据解析Wordle语言游戏规律

在2023年的美国数学竞赛（MCM/ICM）中，有一篇获得C类奖项的论文名为《Revitalizing a Classic Game: Uncovering the Secrets of Wordle through Data Analysis》（团队控制号：2300348）。该论文聚焦于数字时代的语言表达新趋势——Wordle游戏，一个由纽约时报提供的简单文字游戏，它重新唤起了人们对于基本语言的理解和探索。 论文首先关注的是数据驱动的预测模型。作者构建了一个基于有效Gated Recurrent Unit (GRU)算法的预测模型，用于预测2023年3月1日Wordle结果的数量。通过训练集的预测与实际数据进行比较，结果显示该模型具有相对误差率（Relative Error Rate, RER）为2.1569%，相对平均绝对误差率（Relative Absolute Standard Error, RESE）为6.4957%，表明模型具有相当高的准确度。预测出的3月1日Wordle报告结果数量范围为20,367±2.01569%。 其次，论文深入分析了游戏中单词的特性，特别是分数定义的属性。作者将单词的属性分为四个维度：词频、字母频率总和、重复模式（即2/3或无重复），以及词的主要部分。通过对这些属性的数据挖掘，研究者试图揭示出玩家选择单词时的潜在规律和策略，以及这些因素如何影响游戏的结果。 此外，论文可能还探讨了玩家行为模式，比如他们在面对困难单词时的决策过程，以及随着时间推移，这些模式是否有所变化。通过对历史数据的分析，论文可能揭示了玩家如何逐渐适应游戏规则，以及如何利用数据分析来优化游戏体验。 《Revitalizing a Classic Game: Uncovering the Secrets of Wordle through Data Analysis》这篇获奖论文不仅展示了数据科学在娱乐领域中的应用，还提供了一种理解和优化传统语言游戏的新视角。通过精准的预测模型和深入的特性分析，论文对Wordle游戏的用户行为及其背后的数学逻辑进行了深入研究，对游戏设计者和语言爱好者来说都具有很高的价值。