ChatGPT：英文をもとに、論述する②_2306
本投稿「ChatGPT：英文をもとに、論述する」では、インターネットで得た良い英文のArticleを、ChatGPTを活用して、論述に使えるかを、検証しています。
overview
前回の投稿では、論述されている文章（Abstractsに近い 50 wordsの文章）をベースに、ChatGPTで加工して、MindMapツール（XMind）で論点を整理した。
本投稿では、当該の章に存在する6つの主題 topic について、ChatGPTで加工して、その内容をベースに、ChatGPTに論述させてみる。
orientation
以下の手順 procedure で行う。
1. 対象Topicの説明文を、ChatGPTにて作成する。
2. ChatGPTが作成した説明文に対して、ChatGPTに、論点抽出させる。
3. ChatGPTが生成した論点を、MindMap化する。
4. 作成したMindMapをもとに、ChatGPTに論述文を生成させる。
ChatGPTでの加工内容
項番１：以下のテキストを説明してください （説明文）
Explain <text> below in English.
### text
・・・・・
項番２：以下の説明から論点を抽出してください（論点抽出）
Extract some points of explanation from responses with bullet points form.
以下、実行例。（公開用に２度動作させたため、MindMapと記述が異なるところがあります）
XMind での加工内容
Q: 論述してください。（論述文生成）
Make an argument with <text>
### text
# SOFTWARE DESIGN DECODED
## KEEP IT SIMPLE
- Design problems have multiple potential solutions・・・（略）
ChatGPT Arguments
The argument presented in the text highlights the importance of keeping software design simple. There are several reasons why simplicity is preferred in software design.
Firstly, design problems often have multiple potential solutions. When faced with complex problems, experts employ a problem-solving strategy that involves breaking them down into simpler parts. By addressing a simpler version of the problem first, experts can gain valuable insights and generate potential solutions. This approach helps experts gain a better understanding of the core issue and apply that knowledge to solve the original, complex problem more effectively.
Furthermore, simplicity enhances comprehension and future modifications. When software design is kept simple, it is easier for developers and other stakeholders to understand the code and make modifications when needed. Simple designs are more intuitive and require less cognitive effort to comprehend, reducing the chances of introducing errors during development and maintenance.
Moreover, experts focus on step-by-step problem-solving rather than attempting to think about the entire problem at once. They have the ability to break down complex problems into smaller, solvable parts and address them independently while still considering the overall problem. This approach allows experts to manage the relationships and interactions between the different parts effectively, leading to comprehensive and efficient solutions.
In software design, the use of abstractions and metaphors also contributes to simplicity. Abstractions simplify and represent complex systems or processes, allowing developers to work with higher-level concepts instead of getting lost in the details. A good abstraction communicates its purpose and functionality clearly, acting as a lens that helps understand the problem and its solution. Metaphors, on the other hand, create vivid and immediately available pictures of software aspects, facilitating better communication among design teams and simplifying complex concepts.
While simplicity is important, it is essential to strike a balance between generality and specificity. Experts consider the practical constraints of the design context, such as time, resources, and specific requirements, when deciding whether to generalize or optimize. Over-generalizing should be avoided, as it can lead to wasted effort and unnecessarily complex solutions. Instead, informed decisions are made based on the design context to determine the best approach, whether it involves creating a general solution for future reuse or optimizing for the immediate situation.
In conclusion, keeping software design simple has numerous advantages. It allows for a systematic problem-solving approach, enhances comprehension and future modifications, and enables efficient management of relationships and interactions between different parts of the design. Abstractions and metaphors further contribute to simplicity by simplifying complex systems and facilitating better communication. By prioritizing simplicity in software design, experts can create robust and maintainable solutions that meet the needs of stakeholders effectively.
DeepL translation
本文で紹介した議論は、ソフトウェア設計をシンプルにすることの重要性を強調しています。ソフトウェア設計においてシンプルであることが好まれる理由はいくつかある。
まず、設計上の問題には、しばしば複数の解決策の可能性があります。複雑な問題に直面したとき、専門家はその問題をより単純な部分に分解する問題解決戦略を採用します。よりシンプルな問題に取り組むことで、専門家は貴重な洞察を得て、潜在的な解決策を生み出すことができるのです。このようなアプローチにより、専門家は問題の本質をより深く理解し、その知識を元の複雑な問題をより効果的に解決するために活用することができます。
さらに、シンプルであることは、理解度を高め、将来的な改良を可能にします。ソフトウェアの設計がシンプルであれば、開発者やその他の関係者がコードを理解し、必要に応じて修正を加えることが容易になります。シンプルな設計は直感的で、理解するのに必要な認知的努力も少なく、開発やメンテナンスの際にエラーが発生する可能性を低くすることができます。
また、専門家は、一度にすべての問題を考えるのではなく、段階的に問題を解決していくことに重点を置いています。複雑な問題を解決可能な小さなパーツに分解し、全体的な問題を考慮しながらも、それぞれを独立して解決する能力を備えています。このアプローチにより、専門家は異なる部分間の関係や相互作用を効果的に管理し、包括的で効率的な解決策を導き出すことができるのです。
ソフトウェア設計では、抽象化とメタファーの使用も単純化に貢献する。抽象化によって、複雑なシステムやプロセスが単純化され、表現されるため、開発者は細部にとらわれることなく、より高いレベルの概念で作業できるようになります。優れた抽象化は、その目的と機能を明確に伝え、問題とその解決策を理解するためのレンズのような役割を果たします。一方、メタファーは、ソフトウェアの側面を鮮明かつ即座に利用可能な絵にすることで、設計チーム間のコミュニケーションを円滑にし、複雑な概念を単純化します。
シンプルであることは重要ですが、一般性と具体性のバランスを取ることが重要です。専門家は、一般化するか最適化するかを決定する際に、時間、リソース、特定の要件など、設計状況の現実的な制約を考慮する。一般化しすぎることは、無駄な努力や不必要に複雑な解決策につながるため、避けるべきでしょう。その代わりに、将来的に再利用するための一般的な解決策を作成するか、当面の状況に合わせて最適化するかなど、設計の背景に基づいて情報に基づいた決定を行い、最適なアプローチを決定する。
結論として、ソフトウェアの設計をシンプルにすることは、数多くの利点があります。体系的な問題解決のアプローチを可能にし、理解力と将来の修正を高め、設計の異なる部分間の関係や相互作用を効率的に管理することができるのです。抽象化とメタファーは、複雑なシステムを単純化し、より良いコミュニケーションを促進することで、シンプルさにさらに貢献する。ソフトウェア設計においてシンプルさを優先することで、専門家は利害関係者のニーズを効果的に満たす、堅牢で保守性の高いソリューションを作成することができます。
（1361文字）
conclusion
日本語で翻訳された文は、少し曖昧さがあるが、英文は、結構、良く書けていると判断。
英文は、キーワードが、きちんと抽出され、その関連がうまく連携して記述されていると思われる。
キーワード：software design, design problem, problem-solving strategy, simplicity, abstraction, metaphor, generalization, specificity
これは、投稿者の英語力と日本語力の違いで、そう感じている可能性もある。
日本語だと、ニュアンスの違いに敏感で、日本語翻訳された内容に、ぎこちなさを感じるためとも判断される。
英語だと、論理性が分かりやすく、主題文の展開が、論理的でわかりやすい。これは、日本語が、論理性を表現しにくく、表現しようとすると、冗長な文章になるためとも思う。
discussion
本投稿では、英文は、Abstracts的な60単語程度の文章をベースに、その説明文を、ChatGPTで生成して、論点抽出し、その論点をもとに、論述文を生成した。
ソフトウェア分野の方が、読めばわかると思うが、元の英文のエッセンスをもとに、それなりに意味ある論述が展開されている。ChatGPTは、抽象的な一般論に強い。
かなり、すごいと感じる。
この良い結果は、以下が、ポイントと思われる。
元の英文が、Abstractsであり、きちんとした記述であった。
Abstractsをベースに説明文を生成することで、周辺のキーワードが網羅できた。
説明文より、論点を抽出し、論述文をChatGPTで生成することで、元の英文とは、違うキーワードを用いて、論述が展開された。が、元の英文の骨子が中心にあり、論述がしっかりしている印象となった。
パラグラフ毎の論理の接続関係も、記述されている。
Firstly, Furthermore, Moreover, While, In conclusionなどのDiscourse Markerで表現されている。
なお、この結果には、ChatGPTの英文生成能力と、日本語文生成能力とのレベルの違いにあるとも、想定される。
ビジネス分野にもよるが、Software Designの分野では、英語で論述を展開した方が、良いと思われる。
以上
appendix
以下が、本投稿で参照した書籍です。素晴らしい書籍ですので、興味がある方は、見てみると良いです。
以下、Discourse MarkerについてのReference
System Development業界、Software Engineering、Scriptingについて、発信してます。サポートありがとうございます。