Semantle, popüler kelime oyunu Wordle'ın semantik benzerliğe odaklanan bir versiyonudur. Oyuncular, tahminlerinin gizli kelimeye anlamsal olarak ne kadar yakın olduğunu gösteren bir benzerlik puanı alır. Her ne kadar eğlenceli olsa da, Semantle oldukça zorlayıcı olabilir; zira tek bir benzerlik puanı, doğru yönde ilerlemek için yeterli bilgi sağlamaz. Oyuncular genellikle birden fazla tahminden gelen geri bildirimleri birleştirerek, kelimenin anlamsal uzayda nerede olabileceğini "üçgenleme" yöntemiyle bulmaya çalışır.
Makale, Ethan Jantz ve yazarın Recurse Center'da geliştirdiği basit bir Semantle çözücüsünü tanıtıyor. Bu algoritmik yaklaşım, oyunun zorluklarını aşarak gizli kelimeyi ortalama sadece 3 tahminde güvenilir bir şekilde bulabiliyor. Geliştiriciler, oyunun her tahminde verdiği cosine similarity puanını kullanarak, word embeddings'in sağladığı bilgiyi daha verimli bir şekilde değerlendiriyor.
Çözücünün arkasındaki temel prensip, Semantle'ın kelimeleri 300 boyutlu vektörler olarak temsil eden Google News word2vec modelini kullanmasıdır. Her tahmin, hedef kelime yerleştirmesi ile tahmin kelimesi yerleştirmesi arasındaki cosine similarity'i döndürür. Doğrudan hedef kelime yerleştirmesini çözmeye çalışmak, en az 300 bağımsız denklem gerektireceği için pratik değildir. Ancak geliştirilen çözücü, bu kısıtlamayı aşarak çok daha az tahminde doğru sonuca ulaşmayı başarıyor ve Semantle gibi semantik tabanlı oyunların algoritmik olarak nasıl ele alınabileceğine dair önemli bir örnek sunuyor.
Semantik benzerliğe dayalı kelime oyunlarının algoritmik olarak ne kadar verimli çözülebileceğini gösteriyor.