ほぼテク 7月14日ChatGPTで「文章の中の大事な単語を拾いだす」テキストデータから宝を見つける究極のガイド？論文から専門用語と概念抽出！

ほぼテク読者の皆様、いつも大変ありがとうございます！
我妻裕太です。

GPTに関する連続投稿約79日目です！

本日は東京にいます！暑いよ東京、湿気も凄いよ東京。外にいるだけでサウナ状態です(汗)
少し瘦せました！

っということで、本日もいきましょう！

本日も「文章の中の大事な単語を拾い出す」実験をChatGPTで試してみようシリーズです。
ChatGPTを有効活用できないか毎日試行錯誤中です！

本日のテーマも昨日から継続して論文です！

本日のテーマは学術論文解析！

学術論文解析は、研究者、情報専門家、ジャーナリスト、学生など、さまざまな人が行う分析作業です。学術論文解析によって、最新の研究動向を把握することができます。

学術論文解析は以下のような手順で実現します。

【手順一例】

学術論文の収集
前処理
学術論文の抽出と分析
学術論文の引用分析
学術論文の文献評価

学術論文の収集には、Google ScholarやPubMedなどの学術論文データベースを使用します。前処理は収集したデータを解析のために整形します。これには、テキストのクリーニング、非構造化テキストデータを構造化データに変換すること、必要に応じて翻訳やトランスクリプト作成などが含まれます。学術論文の抽出と分析は自然言語処理（NLP）やテキストマイニングの技術を用いて、論文から必要な情報（専門用語、概念、結論、研究手法など）を抽出します。引用分析は、論文で引用されている他の論文を分析しながら、最後に学術論文の文献評価で論文の質を評価します。

例えば、研究者であれば、自分の研究を進めるために、学術論文解析を行います。学術論文解析によって、研究者は最新の研究動向を把握し、自分の研究を進めることができます。

情報専門家は、学術論文を収集・整理し、研究者に提供するために、学術論文解析を行います。ジャーナリストは、学術論文を読み、その内容を理解し、ニュース記事にするために、学術論文解析を行います。学生は、学術論文を読んで、その内容を理解し、レポートや論文を書くために、学術論文解析を行います。

このように学術論文解析は、研究の進展に欠かせないとても大切な作業です！

学術論文解析の課題とは？

では具体的になんでChatGPTが必要になってくるのかを考えてみます。そもそも学術論文は深い知識を共有するために必要な作業ですが、特定の分野に特化した専門用語や概念が多く含まれているため、前述した手順の通りたくさんの作業を行う必要があり労力のかかる作業です。

実際に私も何度か経験したことがあるのですが、手作業でやるのも大変ですし、プログラムを書いたこともありましたが、コーディングの時間もかかります。

結構大変な作業なんですね～。手作業の場合はずっと論文を見ることになるので眼精疲労が半端ないくらい襲ってきます(笑)

固有名詞抽出の活用

そして、ここで出てくるのが大好きChatGPTです。もう少し具体的に言うと人工知能（AI）の一分野である自然言語処理（NLP）の技術、固有名詞抽出です。これはテキストから特定のカテゴリに属する表現、例えば専門用語や概念を自動的に抽出するための技術です。論文からこれらの専門用語や概念を自動的に抽出し、分類することで、研究のトレンドや新しい概念を把握するのが容易になります。

まさにChatGPTの得意技！

ChatGPTを活用した論文固有名詞抽出システムの運用イメージ

ChatGPTを使用した論文固有名詞抽出システムは、大量の論文を効率的に解析するための強力なツールとなります。専門家が指定したキーワードやフレーズを訓練データとして利用し、ChatGPTはその学習結果を元に新たな論文から関連する専門用語や概念を抽出します。

さらに、ChatGPTは文章の文脈を理解する能力がありますので、単語やフレーズの意味を正確に把握し、それらがどのような文脈で使用されているかを評価することが可能です。

では実際に本当に大切な情報を抽出してくれるのか試してみましょう。
今回の実験ルールは以下の通りです。

・サンプルの論文データから論文名、著者名、掲載ジャーナル名、公開日、DOIを抽出できないか実験します。

・GPT-3.5で実験する。

・プロンプトは以下で実行します。

【プロンプト】

以下の論文の専門用語と概念を抽出して分類してください：
（論文のテキストを貼り付ける）

では早速試してみよう！

【実際の結果（日本語論文）】

以下の論文の専門用語と概念を抽出して分類してください：

タイトル：AIと人間の意思決定：機械学習モデルの影響と限界

著者：Yuka N. Sato, Ph.D., Hiroshi K. Yamamoto, Ph.D., Mai A. Tanaka, Ph.D., Takumi W. Sasaki, M.D., PhD.

掲載ジャーナル：AI Decision-Making Journal

公開日：2023年5月7日

DOI：10.12345/AIDMJ.2023.57.4321

抄録：
この論文では、人間の意思決定に対する人工知能（AI）の影響とその限界について詳細に探求します。特に、機械学習モデルが意思決定プロセスにどのように統合され、それが結果にどのように影響を与えるかについて検討します。さらに、機械学習の結果の解釈とその誤解の可能性についても議論します。

1.序論：
AIは近年、急速に進化しており、人間の意思決定プロセスに対するその影響はますます大きくなっています。特に、機械学習モデルの使用は多くの業界で一般的になっており、その決定は従来の人間の意思決定を補完または代替する可能性があります。しかし、これらのモデルがどのように意思決定に影響を与え、それがどの程度信頼できるかについての理解はまだ十分ではありません。この論文では、この問題を詳細に探求します。

2.人工知能と意思決定：
AIの中でも特に、機械学習は意思決定に大きな影響を与えています。これらのモデルは、大量のデータからパターンを学習し、新たな情報に基づいて予測を行います。その結果、これらのモデルは医療、金融、マーケティングなど、様々な業界で意思決定を支援します。しかし、機械学習モデルはその本質上、複雑であり、その結果の解釈は困難です。これは、その決定がどのように行われたのかを理解することが難しい「ブラックボックス」問題として知られています。

3.機械学習モデルの限界：
機械学習モデルは非常に強力ですが、その使用には注意が必要です。特に、モデルが出力した結果の解釈は注意深く行う必要があります。その理由は、モデルがトレーニングデータに存在するバイアスを学習する可能性があり、その結果が意図しない結果をもたらす可能性があるからです。さらに、機械学習モデルは、その学習データに存在しない新たな状況に対しては適切な予測を行うことが難しいという限界もあります。

4.結論：
AIと特に機械学習は、人間の意思決定に対して大きな影響を与えています。しかし、その影響を適切に理解し、管理するには、AIの力と限界の深い理解が必要です。これは、機械学習モデルがどのように動作し、その結果がどのように得られるのかを理解することから始まります。また、モデルの結果の解釈とその可能性のある誤解についての認識も重要です。これらの課題に対する深い理解は、AIを効果的かつ倫理的に使用するための鍵となります。
ChatGPT
専門用語と概念の抽出と分類:

【専門用語】

人工知能 (AI)
意思決定
機械学習モデル
統合
影響
限界
意思決定プロセス
解釈
誤解
業界
信頼性
データ
パターン
予測
医療
金融
マーケティング
ブラックボックス問題
出力
トレーニングデータ
バイアス
新たな状況
管理
倫理的

【概念】

AIの進化と人間の意思決定への影響
機械学習モデルの統合と意思決定への影響
機械学習の結果の解釈と誤解の可能性
機械学習モデルの限界と注意点
バイアスと意図しない結果の可能性
新たな状況への対応と予測の困難さ
AIの力と限界の理解と管理
倫理的使用と課題への対応

【実際の結果（英語論文）】

以下の論文の専門用語と概念を抽出して分類してください：

Title: Quantifying the Impact of Urbanization on Biodiversity: An Integrated Urban Ecological Approach

Authors: Dr. Emily J. Thompson, PhD, Prof. Jonathan L. Roberts, PhD, Dr. Robert F. Mitchell, PhD

Journal: International Journal of Urban Ecology

Publication Date: July 15, 2023

DOI: 10.1234/IJUE.2023.79.9101

Abstract:

In this paper, we present an integrated urban ecological approach to quantifying the impacts of urbanization on biodiversity.

The Importance of Urban Ecology:

Urban areas represent the fastest-expanding form of land-use on Earth, threatening to fragment ecosystems and erode biodiversity. However, urban regions simultaneously hold potential for biodiversity conservation. Urban ecology serves as a key discipline to understanding this duality.

Quantifying the Impact of Urbanization:

We provide tools and techniques for quantifying changes in biodiversity in major urban areas worldwide. Specifically, we detail methods for integrating remote sensing data, local biological survey data, and citizen science data.

Conclusions:

This paper contributes to a holistic urban ecological understanding of how biodiversity is impacted by urbanization, offering a methodology that can inform sustainable urban planning, policy-making, and conservation efforts.

Keywords: urban ecology, biodiversity, urbanization, remote sensing, citizen science, sustainable urban planning
ChatGPT
専門用語と概念の抽出と分類:

【専門用語】

Urbanization
Biodiversity
Integrated urban ecological approach
Urban ecology
Fragment ecosystems
Land-use
Quantifying
Remote sensing
Biological survey data
Citizen science
Sustainable urban planning
Policy-making
Conservation efforts

【概念】

都市化の影響の数量化
都市生態学の重要性
生物多様性の変化の数量化
遠隔センシングデータと生物学的調査データ、市民科学データの統合
可持続な都市計画
政策決定
保全活動
都市生態学的理解のホリスティックな貢献
生物多様性保全のための手法

おぉ、今日も相変わらず早いですね！

日本語と英語どちらも試してみましたが、どちらも早く精度高く抽出してくれています。
英語の方は英語の用語を抽出してくれながら、概念はちゃんと日本語で書いてくれていますね。

今まではこれを実現するために、人がじっくり読んでレポートするのが一番コストのかかるやり方でしたが、これがあれば瞬時に抜き出せてしまいますね。あとはスクリプトを書いてAPIで連携すれば自動化できてしまいますね。

いやー素晴らしいです！

まとめ

っということでいかがでしたでしょうか。

AIとNLPの技術は、専門用語や概念の自動抽出という、学術論文解析の課題を解決するためにとっても役に立つ技術です。重要な情報を素早く把握するためにChatGPTはかなり活用できそうです。単純作業だけど労力のかかるものはChatGPTに任せて人間はより多くの時間を独自の研究や新たなアイデアの探求に注ぐことができるかもしれません！

本日の記事がみなさまの業務効率化のヒントになれば幸いです。
今回も最後までお読みいただき、ありがとうございました。

それでは、また次回のほぼテクでお会いしましょう！

SRA東北の我妻裕太でした。
さようなら！