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摘要 梦幻体育让球迷可以管理自己喜欢的运动员组成的球队，并与朋友和其他经理竞争。梦幻平台将运动员在现实世界中的统计表现与梦幻得分相结合，其受欢迎程度稳步上升，2018 年至 2019 年期间，每月估计有 910 万玩家在 ESPN Fantasy Football 平台上花费了 77 亿分钟，球员卡片浏览量达 44 亿次。与此同时，体育媒体界制作了幻想体育范围内和范围外的新闻报道、博客、论坛帖子、推文、视频、播客和观点文章。然而，人类幻想足球玩家无法消化和总结数十亿字节的自然语言文本和多媒体数据来做出阵容决定。在我们的系统出现之前，幻想经理依靠专家预测及其对平均 3.9 个信息源的分析来做出阵容决定。虽然这些专家擅长根据传统统计数据评估球员，但他们忽略了大部分可用于评估的数据。我们的工作讨论并展示了一种新颖的（正在申请专利的）机器学习管道的结果，该管道可以有效地管理 ESPN Fantasy Football 团队。每天将经过训练的统计实体检测器和 document2vector 模型应用于超过 50,000 个新闻来源和 230 万篇文章、视频和播客，使系统能够理解自然语言，类比测试准确率为 100%，关键字测试准确率为 80%。接下来，98 层深的深度学习前馈神经网络提供球员分类，例如球员是否会失败、爆发、带伤上场或发挥有意义的作用，累计准确率为 72%，真实世界分布率为 12%。最后，多元回归集成接受深度学习输出和 ESPN 投影数据，为 2018 年排名前 500 的梦幻足球球员中的每一个提供点投影。点投影保持了 6.78 个点的均方根误差。接下来，从适合当前预测和历史得分的 24 个概率密度函数中选出最佳的函数来
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