这是我论文的第三部分：

\begin{itemize}
 \item We build a new dataset MSC for macro-management on StarCraft II, which contains standard preprocessing, parsing and feature extraction procedure. The dataset is divided into training, validation and test set for the convenience of evaluation and comparison between different methods.
 \item We propose baseline models together with initial baseline results for two of the key tasks in macro-management i.e. global state evaluation and build order prediction.
\end{itemize}
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\section{Related Work}
We briefly review the related works of macro-management in StarCraft.
Then, we compare our dataset with several released datasets which are suitable for macro-management.
\subsection{Macro-Management in StarCraft}
We introduce some background for StarCraft I and StarCraft II shortly, and then review several related works focusing on various tasks in macro-management.
\paragraph{StarCraft}
StarCraft I is a RTS game released by Blizzard in 1998.
In the game, each player controls one of three races including Terran, Protoss and Zerg to simulate a strategic military combat.
The goal is to gather resources, build buildings, train units, research techniques and finally, destroy all enemy buildings.
During playing, the areas which are unoccupied by friendly units and buildings are unobservable due to the fog-of-war, which makes the game more challenging.
The players must not only control each unit accurately and efficiently but also make some strategic plans given current situation and assumptions about enemies.
StarCraft II is the next generation of StarCraft I which is better designed and played by most StarCraft players.
Both in StarCraft I and StarCraft II, build refers to the union of units, buildings and techniques.
Order and action are interchangeably used which mean the controls for the game.
Replays are used to record the sequence of game states and actions during a match, which could be watched from the view of enemies, friendlies or both afterwards.
There are usually two or more players in a match, but we focus on the matches that only have two players, noted as enemy and friendly.
\paragraph{Macro-Management}
In StarCraft community, all tasks related to unit control are called micro-management, while macro-management refers to the high-level game strategy that the player is following.
Global state evaluation is one of the key tasks in macro-management, which focuses on predicting the probability of winning given current state~\cite{erickson2014global,stanescu2016evaluating,ravari2016starcraft,sanchez2017machine}.
Build order prediction is used to predict what to train, build or research in next step given current state~\cite{hsieh2008building,churchill2011build,synnaeve2011bayesian,justesen2017learning}.
\cite{churchill2011build} applied tree search for build order planning with a goal-based approach.
\cite{synnaeve2011bayesian} learned a Bayesian model from replays while~\cite{justesen2017learning} exploited DNN.
Opening strategy prediction is a subset of build order prediction, which aims at predicting the build order in the initial stage of a match~\cite{kostler2013multi,blackford2014real,justesen2017continual}.
\cite{dereszynski2011learning} work on predicting the state of enemy while~\cite{cho2013replay} try to predict enemy build order.
\subsection{Datasets for Macro-Management in StarCraft}
There are various datasets for macro-management, which could be subdivided into two groups.
The datasets in the first group usually focus on specific tasks in macro-management, while the datasets from the second group could be generally applied to assorted tasks.
\paragraph{Task-Oriented Datasets}

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이 글의 세 번째 부분입니다.\begin{itemize} \item 스타크래프트 II의 매크로 관리를 위해 표준 전처리, 구문 분석 및 특징 추출 절차가 포함된 새로운 데이터 세트 MSC를 구축합니다. 데이터 세트는 서로 다른 방법 간의 평가 및 비교의 편의를 위해 훈련, 검증 및 테스트 세트로 나뉩니다. \item 매크로 관리의 핵심 작업인 글로벌 상태 평가와 빌드 순서 예측에 대한 초기 기준선 결과와 함께 기준선 모델을 제안합니다.\end{itemize}%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%\섹션{관련 작업}스타크래프트에서 매크로 관리와 관련된 작업을 간략하게 살펴봅니다.그런 다음 매크로 관리에 적합한 여러 공개된 데이터 세트와 우리의 데이터 세트를 비교합니다.\하위 섹션{스타크래프트의 매크로 관리}스타크래프트 1과 스타크래프트 2의 배경을 간단히 소개한 다음, 매크로 관리의 다양한 작업에 초점을 맞춘 몇 가지 관련 작품을 검토합니다.\paragraph{스타크래프트}스타크래프트 I은 블리자드에서 1998년에 출시한 RTS 게임입니다.이 게임에서 각 플레이어는 테란, 프로토스, 저그 등 세 종족 중 하나를 조종하여 전략적인 군사 전투를 시뮬레이션합니다.목표는 자원을 모으고, 건물을 짓고, 유닛을 훈련시키고, 기술을 연구하고, 마지막으로 모든 적 건물을 파괴하는 것입니다.플레이하는 동안 아군 유닛과 건물이 점령하지 않은 지역은 전쟁의 안개로 인해 관찰할 수 없으므로 게임이 더욱 어려워집니다.플레이어는 각 유닛을 정확하고 효율적으로 제어해야 할 뿐만 아니라 현재 상황과 적에 대한 가정을 고려하여 전략적인 계획을 세워야 합니다.스타크래프트 II는 스타크래프트 I의 차세대 버전으로, 대부분의 스타크래프트 플레이어가 더 잘 설계하고 플레이합니다.스타크래프트 I과 스타크래프트 II 모두에서 빌드는 유닛, 건물, 기술의 조합을 의미합니다.오더와 액션은 게임의 컨트롤을 의미하는 용어로 혼용되어 사용됩니다.리플레이는 경기 중 게임 상태와 행동의 순서를 기록하는 데 사용되며, 경기 후 적, 아군 또는 둘 다의 시점에서 시청할 수 있습니다.일반적으로 한 경기에는 두 명 이상의 플레이어가 참여하지만, 여기서는 적과 아군으로 표시된 두 명의 플레이어만 있는 경기에 초점을 맞춥니다.\단락{매크로 관리}스타크래프트 커뮤니티에서는 유닛 컨트롤과 관련된 모든 작업을 마이크로 매니지먼트라고 하며, 매크로 매니지먼트란 플레이어가 따르는 고차원적인 게임 전략을 말합니다.글로벌 상태 평가는 거시적 관리의 핵심 작업 중 하나로, 현재 상태가 주어졌을 때 승리할 확률을 예측하는 데 중점을 둡니다~\cite{erickson2014global,stanescu2016evaluating,ravari2016starcraft,sanchez2017machine}.빌드 순서 예측은 현재 상태가 주어졌을 때 다음 단계에서 무엇을 훈련, 빌드 또는 연구할지 예측하는 데 사용됩니다~\cite{hsieh2008building, churchill2011build, synnaeve2011bayesian, justesen2017learning}.\cite{churchill2011build}는 목표 기반 접근 방식으로 빌드 순서 계획에 트리 검색을 적용했습니다.\인용{synnaeve2011bayesian}은 리플레이에서 베이지안 모델을 학습한 반면, ~\cite{justesen2017learning}은 DNN을 활용했습니다.개막 전략 예측은 빌드 순서 예측의 하위 집합으로, 경기 초기 단계의 빌드 순서를 예측하는 것을 목표로 합니다~\cite{kostler2013multi,blackford2014real,justesen2017continual}.\인용{dereszynski2011learning}은 적의 상태 예측을, ~\cite{cho2013replay}는 적의 빌드 순서를 예측하는 것을 목표로 합니다.\하위 섹션{스타크래프트의 매크로 관리를 위한 데이터 세트}매크로 관리를 위한 다양한 데이터 세트가 있으며, 이를 두 그룹으로 세분화할 수 있습니다.첫 번째 그룹의 데이터 세트는 일반적으로 매크로 관리의 특정 작업에 초점을 맞추고, 두 번째 그룹의 데이터 세트는 일반적으로 여러 작업에 적용될 수 있습니다.\단락{작업 지향 데이터 집합}不要回复