SambaGraph：足球战术响应的动作-反应时空图基准
原文标题：SambaGraph: Action-Reaction Spatio-Temporal Graphs for Soccer Tactical Response Modeling
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论文基于2022年世界杯全部64场比赛的追踪与事件数据，构建SambaGraph动作-反应时空图数据集与基准，包含4070个动作中心片段和26270个攻防配对。研究评估响应分类、防守检索及LLM推理三项任务，紧凑签名MLP取得0.796宏F1，融合图-签名双编码器达到0.471 Hit@5。本地LLM在直接分类上不及监督编码器，但能提供有依据的战术解释。
- 问题
- 足球战术是攻防交互的，缺乏建模动作-反应关系的可复现基准。
- 方法
- 基于2022世界杯64场追踪与事件数据构建动作-反应时空图数据集SambaGraph及三项任务基准。
- 结果
- 紧凑签名MLP达0.796宏F1，融合图-签名双编码器达0.471 Hit@5；本地LLM直接分类不及监督编码器。
- 影响
- 为体育战术图学习提供标准化评测，适合做图模型与LLM推理对比的研究者参考。
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