質問を分析するとは？RESEARCH Questionが重要。

− 質問の種類
− 質問の構造
− 質問のシナリオ構成

このような質問分析が必要になる。

JTBD

• 自分の中で、以下を整理して、それをPublishにつなげる

  • LanguageのTOCとBasic Knowledge (Def, Ref, Base)

• TOCと簡易的な整理は、Wikiで実施する。Editorは、Obsidianで行う。

  • Headerを自動設定できるようにMacroを組む。

• ChatGPT: 科学を語らせる①_2305

• https://note.com/memoru/n/n6eda9dfa14c2

• 以下の投稿では、光の色に関して、いくつかの「百科事典的な知識」を、ChatGTPに語ってもらった。

• この百科事典的な知をベースに、もう少し、高度なことを語らせることは、可能かを、検討してみる。

• ChatGTPが参照している「大規模言語空間」モデルは、先行する単語より、出現する単語の発生確率を学習して、その単語（記号）の意味は関係なしに、発生確率だけで、文章を組み立てる仕組みである。おおざっぱに・・・

• 「百科事典的な知識」により、ヒントとなる知があがるかを、聞いてみる。

2305時点

Choice criteria

• Cloud-based
• Capability of usage on both Android and iPad

Apps selected

ref

• https://docs.github.com/en/desktop/installing-and-configuring-github-desktop/overview/launching-github-desktop-from-the-command-line

description

• バックアップな必要なLocal Reposを、GitHubにPushするためのProcedureを整理する。
  • AHK Menu化

もっとPOMERAをテキスト入力装置として、有効に利用する方法を、検討する。

#pomera

https://scrapbox.io/memoru/2307-ChatGPTで論述文を書く手順

ソフトウェア・エンジニアリング業務で、書く文章を、効率的に作成するために、ChatGPTをどうやって、利用できるかを考える。ChatGPTでは、自然言語処理の高度なタスクを実行することが可能である。

ChatGPTの機能

• 質問へのInteractiveな回答
• 文章生成
  • 論述の作成（PREPでの記述）
  • 説明文の作成
  • 定型文、FAQの作成
• 文章要約
  • 論点整理
• 文章添削・リライト
  • 論点漏れ
  • 反論提示

ChatGPTの技術writingへの活用

文章を要約する：与えられた文章を要約

• subject, viewpoint, topic sentence, resultを抽出する。
• 抽出された内容をもとに、論述を見直す
• subject, viewpointに対して、questionを作成して、その回答が、topic sentence, resultとなるように、シナリオ構造を見直す。

説明文を作成する

• 説明シナリオを提示することで、説明する

論述の添削

• 論点漏れの指摘
• 反論の提示

Modeling Languageは、Realな対象世界を切り取って、それを、実行可能な、ComputationalなVirtual空間に写像するための言語といえる。内容をDiagramで2次元の要素の関係として表現する。
我々が使う自然言語 Natural Languageは、Realな対象世界を切り取って、それを、解釈可能な、頭のなかのVirtual空間に写像するための言語である。内容を、Sentenceで、1次元のSequencialな要素の関係として表現する。

我々は、自然言語とModeling言語の間で、実行可能とするべき要素を抽出して、それを、Computerで実装できるSequencialなCodeとして、記述していく。

ここで、自然言語を、Modeling言語で、表現すれば、自然言語とModeling言語との間の情報欠落を、確認、検証して、より、正しいシステム空間を構築できると考える。

• 以下の投稿では、自分自身がその分野について、ある程度（80%）は知っており、ChatGPTのResponseを、問題なく検証できる場合に、ChatGPTに語らせることを、検証した。

• ChatGPT: 科学を語らせる①_2305

  • https://note.com/memoru/n/n6eda9dfa14c2

• ChatGPTで「文章生成」し、文章作成（Blog投稿、等）の効率化を図るとした場合を考えた場合、ChatGPTが、正しく作成できる「百科事典的な知識」(encyclopedic meaning) をどうネタとして利用するかが、効率化のポイントと考える。

• Engineeringの立場で書く文章は、基本、ウソがあっては意味がない。より、ChatGTPを利用するにしても、ChatGTPのResponseの正しさを、検証することになる。検証できないようなResponseの場合は、固有名詞などをもとに、Google検索で、ChatGTPのResponseを検証することになる。

• 自分が、科学などの知識から、ChatGTPが提供した「百科事典的な知識」を常識レベルで誤りなどを指摘できるのが、本来の書き手の立場である。「百科事典的な知識」は、百科事典を見れば、書いてあることであり、それを、わざわざ、自分の書く投稿に、載せる意味はない。ただ、自説の強化のための根拠（Ground）として、記述するのである。

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#4 (comment)

【Pandoc】MarkDown記法でPowerPointを作成する
https://bitware-blog.com/2019/01/31/【pandoc】markdown記法でpowerpointを作成する/

pandoc
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• ChatGPTでは、Outcome Formattingの指定して、取得したデータを、指定の形式に加工することができる。

• 以下の投稿では、ChatGPTで、出力形式を指定して、MindMap化が可能なText Formatを生成した。

• 本投稿では、Table形式、JSON形式、YAML形式を、生成してみる。

ChatGPT：MindMap化 - Posted 230530

https://note.com/memoru/n/n8fe5b7759b61

• XMind用

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