हम JSON बैग-ऑफ-टोकन (JSON-Bag) मॉडल और जेन्सन-शैनन दूरी (JSD) को दूरी माप के रूप में उपयोग करते हुए, बोर्ड गेम रिकॉर्ड्स को टोकनयुक्त JSON प्रारूप में प्रस्तुत करने का एक नया तरीका प्रस्तुत करते हैं। हम तीन कार्यों पर JSON-Bag की प्रभावशीलता का मूल्यांकन करते हैं: प्रोटोटाइप-आधारित निकटतम पड़ोसी खोज (P-NNS) का उपयोग करके छह बोर्ड गेम्स (7 वंडर्स, डोमिनियन, सी सॉल्ट एंड पेपर, कैन्ट स्टॉप, कनेक्ट4, और डॉट्स एंड बॉक्सेस) के गेम रिकॉर्ड्स से खिलाड़ियों, गेम मापदंडों और गेम सीड्स का वर्गीकरण। अधिकांश कार्यों में, JSON-Bag हस्तनिर्मित सुविधाओं का उपयोग करने वाले बेसलाइन मॉडल से बेहतर प्रदर्शन करता है, और N-शॉट वर्गीकरण मूल्यांकन गेम रिकॉर्ड वर्गों का प्रतिनिधित्व करने वाले JSON-Bag प्रोटोटाइप की नमूना दक्षता प्रदर्शित करते हैं। इसके अलावा, हम टोकन को व्यक्तिगत सुविधाओं के रूप में मानकर और उन्हें रैंडम फ़ॉरेस्ट पर लागू करके स्वचालित सुविधा निष्कर्षण की शक्ति का प्रदर्शन करते हैं, जिससे उन कार्यों में सटीकता में उल्लेखनीय सुधार होता है जहाँ JSON-Bag का प्रदर्शन कम था। अंत में, हम प्रदर्शित करते हैं कि खिलाड़ी वर्गों के JSON-Bag प्रोटोटाइप के बीच JSD सभी छह खेलों में खिलाड़ी नीतियों के बीच की दूरी के साथ अत्यधिक सहसंबद्ध है।
