OpenAI 探索日記（4）

OpenAIを使って学術文献のグラフデータベースを作成する方法

How to use Open AI to create Graph databases of academic literature

OpenAIを使って学術文献のグラフデータベースを作成するには、以下の手順で行います。

1) 特定の分野やトピックの学術論文を収集する。
2) OpenAIの自然言語処理モデルを使って、論文から著者名、論文タイトル,
キーワード、引用文献などの情報を抽出する。
3)この情報をNeo4jなどのグラフデータベースに格納する。
各ノードは論文、著者、キーワードを表し、エッジは著者名、引用、共起など、ノード間の関係を表す。
4) グラフアルゴリズムを用いてノード間の関係を分析し、学術分野の構造と進化に関する洞察を抽出する。

注：これは一般的なアウトラインであり、具体的な詳細はデータセット、NLPモデル、および選択するグラフデータベースに依存する。

もう少し詳しく聞いてみた。
How to use Graph database of Academic Literature？

学術文献のグラフデータベースは、データベース開発の専門知識とグラフデータベース技術の知識を持つ個人または組織によってプログラムされることが可能である。これには以下が含まれる。

1）　Neo4j、OrientDB、ArangoDB などのグラフデータベース技術の経験を持つデータベース管理者・開発者。

Neo4jとは
Neo4jは、グラフデータベース管理システムである。テーブルや行ではなく、ノード（実体）とリレーションシップ（接続）に基づいたデータベースモデルを用いて、グラフデータの保存、管理、クエリを行うために設計されています。Neo4jは、接続されたデータへのハイパフォーマンスなトランザクションアクセスに最適化されており、レコメンデーションエンジン、不正検出、マスターデータ管理、ネットワークやIT運用などのアプリケーションに広く利用されている。Neo4jはJavaで記述され、Cypherと呼ばれるクエリー言語を使用します。オープンソースおよび商用製品として提供され、エンタープライズ向けの機能およびサポートが提供されています。

NEo4jを使うには？
Neo4jを使うには、以下のような一般的な手順を踏めばよいでしょう。

Neo4jのインストール: あなたのニーズに応じて、Neo4j Community EditionまたはEnterprise Editionをダウンロードし、インストールすることができます。

Neo4jサーバーを起動します。インストール後、Neo4j サーバーを起動し、Web ベースのインターフェイスにアクセスし、データベースを管理します。

データベースを作成します。新しいデータベース・インスタンスを作成し、要件に応じた設定を行います。

データをインポートします。Neo4jは、CSVファイル、JSON、APIなど、様々な方法でデータをデータベースにインポートすることができます。

ノードとリレーションシップを作成します。クエリ言語Cypherを使用して、データベースにノードとリレーションシップを作成します。

クエリーを実行する。Cypher クエリ言語を使って、データを取得し、データベース上でクエリを実行する。

データの可視化Neo4jは、グラフデータを可視化したり、クエリを実行するためのユーザーフレンドリーなWebベースのインターフェイスを提供します。

以上がNeo4jを使い始めるための基本的なステップですが、Neo4jの詳細や効果的な使用方法については、オンラインで多くのリソースやチュートリアルを見つけることもできます。

OrientDBとは
OrientDBは、マルチモデルのNoSQLデータベース管理システムです。ドキュメント、グラフ、キーバリュー、オブジェクトのデータモデルをサポートしており、Webアプリケーション、リアルタイム分析、コンテンツ管理システムなど多様なユースケースに対応可能です。OrientDBは、高いパフォーマンス、スケーラビリティ、およびデータ間の複雑な関係を処理する能力で知られています。Javaで記述され、SQL++と呼ばれるSQLライクなクエリー言語を使用し、Apache 2ライセンスの下でリリースされています。また、OrientDBはエンタープライズ向けの機能とサポートを提供し、開発者とユーザーによる強力なコミュニティとエコシステムを有しています。

OrientDB の使用方法

OrientDBを利用するには、以下のような一般的な手順で行うことができます。

OrientDBのインストール: 必要に応じて、OrientDB Community Edition または Enterprise Edition をダウンロードし、インストールすることができます。

OrientDBサーバを起動します。インストール後、OrientDBサーバを起動し、データベースを管理するためのWebベースのインターフェイスにアクセスします。

データベースを作成します。Webベースのインターフェースまたはコマンドラインを使用して、新しいデータベースインスタンスを作成し、要件に従って構成を設定します。

データをインポートする。OrientDBは、CSVファイル、JSON、APIなど、様々な方法でデータをデータベースにインポートすることをサポートしています。

クラスとプロパティを作成します。WebベースのインターフェースやSQL++クエリ言語を使って、データベースにクラスやプロパティを作成します。

レコードを作成する。Web ベースのインターフェイスまたは SQL++ クエリ言語を使用して、レコードを作成し、デー タベースにデータを入力します。

クエリーを実行する。SQL++ クエリ言語を使用して、データを取得し、データベース上でクエリを実行します。

データを可視化する。OrientDBは、グラフデータを可視化し、クエリを実行するためのユーザーフレンドリーなWebベースのインターフェイスを提供します。

以上がOrientDBを使い始めるための基本的なステップですが、OrientDBの詳細や効果的な使用方法については、オンラインで多くのリソースやチュートリアルを見つけることもできます。


2）学術文献の分野に精通し、コンピュータサイエンスやデータマネジメントのバックグラウンドを持つ研究者。
3）学術機関や研究機関において、大量の学術文献データを管理・分析する必要があるITチーム。
4）データベース管理会社や学術研究用ソフトウェアプロバイダなど、学術文献データの管理ソリューションを提供する商業組織。

学術研究用ソフトウェアプロバイダとは？

学術研究用ソフトウェア・プロバイダーとは、研究者や学術機関の学術データの管理と分析におけるニーズをサポートするために特別に設計されたソフトウェア・ソリューションを提供する企業です。これらのソリューションには、研究論文、参考資料、データセットを整理・管理するためのツールや、コラボレーションや知識共有のためのツールなどが含まれる場合があります。学術研究用ソフトウェアプロバイダの例としては、Mendeley、Zotero、EndNote、CiteULikeなどが挙げられます。

Mendeley
Mendeleyは、研究論文の管理・共有、研究データの発見、オンラインでの共同研究のための参考文献管理ソフトウェアです。2008年に設立され、2013年にElsevier社に買収されました。Mendeleyは、研究者が論文、PDF、注釈などの研究資料を整理するためのプラットフォームを提供するとともに、同分野の他の研究者を発見してつながり、コラボレーションや研究グループを形成することを可能にします。また、参考文献や引用文献を作成する機能も備えており、デスクトップソフトウェアおよびiOSとAndroid用のモバイルアプリとして提供されています。

Zotero
Zoteroは、研究者、学生、学者のための無料のオープンソースの参考文献管理ソフトウェアです。記事、書籍、PDF などの研究資料の整理、保存、引用を支援します。Zotero では、個人用ライブラリの作成、参考文献の追加と保存、PDF の添付が簡単にでき、何千ものスタイルで本文中の引用と書誌をすばやく生成できます。また、ユーザーが共同研究を行い、他のユーザーと研究内容を共有するためのプラットフォームも提供します。Zoteroは、Windows、Mac、Linux用のブラウザ拡張機能およびデスクトップソフトウェアとして提供されています。

EndNote
EndNoteは、研究者、学生、学術関係者が論文、書籍、PDFなどの参考文献を管理・整理するために使用する商用参考文献管理ソフトウェアです。ユーザーは、パーソナルライブラリの作成、参考文献の簡単な追加と保存、PDFの添付、さまざまなスタイルでの本文中引用と書誌の生成が可能です。また、EndNoteは、研究資料を他の人と共同で共有したり、オンラインリソースを検索して整理したりするための機能も備えています。EndNoteは、WindowsおよびMac用のデスクトップソフトウェアとして提供されており、iOS用のモバイルアプリも用意されています。

CiteULike
CiteULikeは、研究者や学生、学術関係者が論文や書籍などの参考文献を保存・整理するための無料のオンライン参考文献管理ツールです。学術雑誌や図書館カタログなど様々なソースからの参考文献を保存することができ、タグ付け、検索、参考文献の整理、様々なスタイルの書誌を生成する機能を提供します。また、CiteULikeはソーシャルな側面も持ち、ユーザーは他のユーザーとつながり、研究の興味や参考文献を共有することができます。2004年に発売され、初期のオンライン文献管理ツールの一つである。

さて、
How to use Open AI to create Graph databases of academic literature
のところをもう少し深掘りしてみる。
そもそもOpen AIとは何か？

OpenAIは、営利目的の技術会社OpenAI LPと、その親会社で非営利目的のOpenAI Inc.からなる人工知能研究室です。イーロン・マスク、サム・アルトマン、グレッグ・ブロックマン、イリヤ・スーツケバー、ジョン・シュルマン、ヴォイチェフ・ザレンバによって、人類全体に利益をもたらす形でフレンドリーなAIの普及と開発を目的に、2015年に設立された。

対話型文献レビュー作成AIの作成にopenAIを使用する方法

AIを活用した対話型文献レビュー作成ツールの作成にOpenAIを利用するには、以下の手順で行うことが可能です。

1) 興味のあるトピックに関連する学術論文や記事の大規模なコーパスを収集する。

2) データを前処理して、OpenAIの言語モデルで使用するのに適した形式にクリーニングし、フォーマットする。

3) GPT-3などの大規模な言語モデルをコーパス上で学習させ、与えられたプロンプトに基づくテキストを生成する。

4) 研究課題やトピックなどのプロンプトをユーザーが入力し、そのプロンプトに基づいてAIが文献レビューを生成するようなユーザーインターフェースを作成する。

5) 言語モデルを微調整し、特定のドメインに関連する首尾一貫した文献レビューを生成する能力を向上させる。

6) 学習した言語モデルをユーザーインターフェースに統合し、プロンプトのサンプルを使ってテストを行い、パフォーマンスを評価し、必要な調整を行う。

7) ユーザーからのフィードバックを取り入れ、新しい論文で学習コーパスを更新することで、AIの性能を継続的に評価・改善する。

openAI言語モデルとは？
OpenAI言語モデルは、OpenAIが開発した人工知能モデルで、大規模なテキストデータのコーパスで学習させたものです。与えられたプロンプトに基づいて人間のようなテキストを生成することができ、テキスト補完、翻訳、要約など、さまざまな自然言語処理タスクに利用することができます。OpenAIの言語モデルとして最も有名なのはGPT-3であり、これは変換器ベースのニューラルネットワークアーキテクチャで、多くの言語タスクで最先端の性能を発揮している。OpenAI言語モデルは、膨大な量のデータで事前に学習され、より少ない量のタスク固有のデータで、特定のタスクやドメイン向けに微調整することができます。

OpenAIの言語モデルの使い方は？

OpenAI言語モデルは、特定のユースケースと要件に応じて、いくつかの方法で使用することができます。

テキスト補完。テキストの一部を入力すると、言語モデルが残りを生成します。

テキスト生成。プロンプトやトピックを入力すると、そのトピックに基づいたテキストを言語モデルが生成する。

質問応答。質問と文脈を与えると、言語モデルによって回答が生成される。

テキストの分類。テキストを与えると、言語モデルがそのカテゴリやラベルを予測する。

テキストの要約。長いテキストを入力すると、言語モデルがそのテキストの短い要約を生成する。

OpenAIの言語モデルを使うには、
1) モデルにアクセスする便利な方法を提供するOpenAIのAPIを使うか、
2) OpenAIのコードベースと学習データを使って自分でモデルを微調整する方法があります。
どちらの場合も、機械学習や深層学習の概念をよく理解していることと、プログラミングの経験が必要です。

OpenAIの言語モデルを使いこなすには？

OpenAI言語モデルを使いこなすには、以下のステップを踏むとよいでしょう。

1) 機械学習と深層学習の基礎を勉強する。
教師あり学習と教師なし学習、ニューラルネットワーク、自然言語処理の基本を理解することは、言語モデルを扱う上で不可欠です。

2) OpenAI APIとコードベースに精通する。
OpenAI APIは、学習済みの言語モデルにアクセスする便利な方法を提供し、コードベースには、モデルを微調整したり、あなた自身のモデルをゼロから学習するためのコードが含まれています。

3)サンプルタスクで練習する
テキスト補完や感情分析などの簡単なNLPタスクから始めて、機械翻訳やテキスト要約など、より複雑なタスクに徐々に移行していきます。

4)ファインチューニングの実験
ファインチューニングとは、事前に学習させた言語モデルを特定のタスクやドメインに適応させるプロセスです。様々な自然言語処理タスクでファインチューニングの実験を行い、モデルのパフォーマンスがどのように改善されるかを確認します。

5) 関連する研究論文を読む
関連する研究論文を読んだり、カンファレンスに参加したり、オンライン・コミュニティに参加したりして、自然言語処理とAIの最新動向を常に把握しましょう。

6) 継続的な評価と改善
定期的にモデルのパフォーマンスを評価し、その結果に基づいて変更や改善を行います。これには、モデルの微調整、新しいデータの追加、モデル・アーキテクチャの変更などが含まれます。

7) 他者と協働する。
研究者、データサイエンティスト、エンジニアなど、他の人とコラボレーションすることで、新しい技術やアプローチを学ぶことができ、また、自分の仕事に対する貴重なフィードバックや洞察も得られます。

ここまで勉強して、次のように質問してみた。

奥出：　OpenAI言語モデルとMendeleyの使い分けは？

ChatGPT：　Mendeleyは参考文献管理ソフトウェアであり、OpenAI言語モデルは高度な人工知能モデルです。OpenAI言語モデルを以下の方法でMendeleyに組み込むことで、この2つを一緒に使うことができます。

文献レビューの生成。OpenAI言語モデルを使って、Mendeleyに集めた文献を元に、文献レビューを自動生成します。

キーワード抽出。OpenAI言語モデルを用いて、Mendeleyに保存されている論文の抄録からキーワードやフレーズを抽出し、抽出したキーワードを利用して論文の検索や構成を改善することができます。

テキストの要約　OpenAI言語モデルを用いて、Mendeleyに保存されている長文の論文を要約し、主要なアイデアや発見を素早く理解することを容易にします。

引用の自動生成。OpenAI言語モデルを用いて、Mendeleyに保存されている論文の正しい形式の引用を生成することで、時間の節約とエラーのリスクを低減することができます。

MendeleyとOpenAI言語モデルを使用するには、プログラミングと機械学習の概念を十分に理解し、MendeleyとOpenAIの両方を使用した経験が必要です。また、特定のユースケースやデータに合わせてOpenAI言語モデルを微調整する必要がある場合もあり、その場合はさらに技術的な専門知識とリソースが必要となります。

という返事が戻ってきた。良い感じだ。この流れで作業を進めてみよう。