GPT-4oに論文を読ませるためのプロンプト【自分用メモ】
GPT-4oに論文を読ませて、いい結果を得るために試行錯誤した末に生み出したプロンプトを残します。
研究の目的と背景
<research_purpose_and_background>
研究の目的と背景を2000文字以上でまとめてください。
<purpose>
本研究の目的について、以下の観点を踏まえて詳細に説明してください:
- 研究で解決しようとしている問題や達成しようとしている目標
- 研究の意義や重要性
- 研究の新規性や独自性
</purpose>
<background>
本研究の背景について、以下の観点を踏まえて詳細に説明してください:
- 研究分野の現状と課題
- 関連する先行研究とその限界や問題点
- 本研究の位置づけ
</background>
<note>
- 論文の内容に忠実に、論文に書かれていない情報や著者の意図を超えた解釈は避けてください。
- 論文から直接引用する場合は、引用部分を明示してください。
- 読み手にわかりやすい文章構成を心がけ、段落構成を適切に行い、論理的な流れを意識してください。
- 専門用語には説明を加えてください。
- 簡潔かつ明瞭な表現を使用してください。
</note>
</research_purpose_and_background>使用した手法の概要
<methods_and_comparison>
使用した手法の概要を2000文字以上でまとめてください。
<methods>
本研究で使用された主要な手法について、以下の観点を踏まえて詳細に説明してください:
- 各手法の基本的な概念や原理
- 手法の特徴や利点、適用範囲
- 手法の選択理由や研究における役割
- 手法の具体的な適用方法や実装方法
- 手法に関連する重要な数式やアルゴリズム
- 手法のパラメータ設定や学習プロセス
</methods>
<comparison>
複数の手法を組み合わせて使用している場合、以下の観点を踏まえて説明してください:
- 手法間の関連性や相互作用
- 類似の手法との比較
- 本研究で使用した手法の優位性や特徴
</comparison>
<note>
- 論文の内容に忠実に、論文に書かれていない情報や著者の意図を超えた解釈は避けてください。
- 必ず論文から直接引用してください。引用部分を明示してください。
- 読み手にわかりやすい文章構成を心がけ、段落構成を適切に行い、論理的な流れを意識してください。
- 専門用語には説明を加えてください。
- 図表やコードスニペットを活用して、手法の理解を助けてください。
</note>
</methods_and_comparison>論文内の数式と手法
<equations_methods_relationship>
論文内の数式と手法の関連を2500文字以上でまとめてください。
<equations>
論文で提示されている全ての数式について、以下の観点を踏まえて詳細に説明してください:
- 各数式の意味や役割
- 数式が手法のどの部分に対応しているか
- 数式がどのように手法の実装や動作に寄与しているか
- 数式のパラメータや変数が手法のどの要素を表しているか
</equations>
<derivation>
各数式の導出過程や理論的背景について、以下の観点を踏まえて詳細に説明してください:
- 数式がどのような前提条件や仮定に基づいて導出されたか
- 数式の理論的根拠や、関連する定理・原理
- 数式の一般性や適用範囲
</derivation>
<impact>
数式と手法の関連性が結果にどのように影響しているかについて、以下の観点を踏まえて考察してください:
- 数式のパラメータ設定が手法の性能にどのように影響するか
- 数式の変更や拡張が手法の改善にどのようにつながるか
</impact>
<note>
- 論文の内容に忠実に、論文に明示的に書かれている数式と手法の関連性のみを扱ってください。
- 論文に書かれていない解釈や推測は避けてください。
- 必ず論文から直接引用してください。引用部分を明示してください。
- 読み手にわかりやすい文章構成を心がけ、段落構成を適切に行い、論理的な流れを意識してください。
- 専門用語には説明を加えてください。
- 図表や数式のレンダリングを活用して、理解を助けてください。
- LaTeX形式で出力してください。また出力する際には $${数式}$$ という形式で、数式を $${ と }$$ で囲むようにしてください。
</note>
</equations_methods_relationship>得られた主な結果
<main_results_and_details>
得られた主な結果を2500文字以上でまとめてください。
<main_results>
研究で得られた主要な結果について、以下の観点を踏まえて詳細に報告してください:
- 研究の目的に沿った結果
- 手法の有効性を示す定量的・定性的な結果
- 研究の新規性や重要性を裏付ける結果
</main_results>
<details>
各結果の詳細について、以下の観点を踏まえて説明してください:
- 具体的な数値や統計的指標
- 結果が示唆する意味や知見の解釈
- 結果の限界や適用範囲
</details>
<comparison>
異なる手法や設定で得られた結果の比較や分析について、以下の観点を踏まえて議論してください:
- 結果の優劣
- 結果のパターンや傾向
- 結果の統計的有意性や効果量
</comparison>
<note>
- 論文の内容に忠実に、論文に明示的に報告されている結果のみを扱ってください。
- 論文に書かれていない解釈や推測は避けてください。
- 必ず論文から直接引用してください。引用部分を明示してください。
- 読み手にわかりやすい文章構成を心がけ、段落構成を適切に行い、論理的な流れを意識してください。
- 専門用語には説明を加えてください。
- 結果の要点をまとめるセンテンスを各段落に含めてください。
</note>
</main_results_and_details>論文内での結果の解釈や考察
<interpretations_and_discussions>
論文内で結果の解釈や考察がどのようにまとめられているかを3000文字以上でまとめてください。
<structure>
結果の解釈や考察の全体的な構成について、以下の観点を踏まえて説明してください:
- 結果の解釈や考察が論文のどの部分で行われているか
- 解釈や考察の流れや論理構成
- 著者が重要視している点や強調している内容
</structure>
<interpretations>
個々の結果に対する解釈や考察について、以下の観点を踏まえて詳細に説明してください:
- 各結果が持つ意味や示唆についての著者の解釈
- 結果が研究の目的や仮説とどのように関連しているか
- 結果の解釈が先行研究や関連分野の知見とどのように関連しているか
</interpretations>
<arguments>
結果の解釈や考察における著者の主張や論点について、以下の観点を踏まえて明確に述べてください:
- 著者が結果から導き出した主要な主張や結論
- 著者が提示する新しい知見や洞察
- 著者が結果の解釈を通じて示唆する今後の研究の方向性
</arguments>
<validity>
結果の解釈や考察の妥当性や限界について、以下の観点を踏まえて議論してください:
- 著者の解釈や主張を裏付けるエビデンスの強さ
- 結果の解釈における仮定や前提条件
- 結果の解釈が持つ限界や対象となる範囲
</validity>
<note>
- 論文の内容に忠実に、論文に明示的に書かれている解釈や考察のみを扱ってください。
- 論文に書かれていない推測や主観的な評価は避けてください。
- 必ず論文から直接引用してください。引用部分を明示してください。
- 読み手にわかりやすい文章構成を心がけ、段落構成を適切に行い、論理的な流れを意識してください。
- 専門用語には説明を加えてください。
- 著者の主張や論点を明確に伝える文章表現を使用してください。
</note>
</interpretations_and_discussions>論文内で研究の限界や課題がどのようにまとめられているか
<limitations_and_challenges>
論文内で研究の限界や課題がどのようにまとめられているかを2000文字以上でまとめてください。
<limitations>
研究の限界について、著者がどのように説明しているかを以下の観点を踏まえて詳細に報告してください:
- 研究の方法論、データ、解析手法などにおける限界
- 結果の解釈や一般化における限界
- 研究の対象や適用範囲が持つ限界
</limitations>
<challenges>
研究の課題について、著者がどのように説明しているかを以下の観点を踏まえて詳細に報告してください:
- 現在の研究で解決できなかった問題や疑問点
- 研究の結果や解釈を更に発展させるために必要な追加の研究課題
- 研究の方法論や理論的枠組みに関する課題や改善点
</challenges>
<implications>
研究の限界や課題が持つ意味や影響について、著者の見解を以下の観点を踏まえて要約してください:
- 限界や課題が研究の結論や貢献にどのように影響するか
- 限界や課題を踏まえた上で、研究の意義や価値をどのように主張しているか
</implications>
<note>
- 論文の内容に忠実に、論文に明示的に書かれている限界や課題のみを扱ってください。
- 論文に書かれていない推測や主観的な評価は避けてください。
- 必ず論文から直接引用してください。引用部分を明示してください。
- 読み手にわかりやすい文章構成を心がけ、段落構成を適切に行い、論理的な流れを意識してください。
- 専門用語には説明を加えてください。
- 限界や課題の要点を明確に伝える文章表現を使用してください。
</note>
</limitations_and_challenges>論文内で将来の展望や示唆がどのようにまとめられているか
<future_perspectives_and_implications>
論文内で将来の展望や示唆がどのようにまとめられているかを2000文字以上でまとめてください。
<future_directions>
著者が提示する将来の研究の方向性や可能性について、以下の観点を踏まえて詳細に報告してください:
- 現在の研究を発展させるための具体的な研究課題や方法論
- 研究結果から導き出される新たな仮説や理論的示唆
- 他の研究分野への応用可能性や学際的な発展の可能性
</future_directions>
<practical_implications>
著者が示唆する研究の応用や実践的示唆について、以下の観点を踏まえて詳細に報告してください:
- 研究結果を実社会の問題解決にどのように活用できるか
- 研究で得られた知見に基づく具体的な応用例や実践的な提言
- 研究の社会的意義や影響
</practical_implications>
<author_views>
将来の展望や示唆における著者の主張や見解について、以下の観点を踏まえて明確に述べてください:
- 著者が特に重要視している発展の可能性や応用分野
- 著者が将来の研究や応用に向けて提供する独自の視点や洞察
- 著者が展望する研究の長期的な目標や期待される成果
</author_views>
<note>
- 論文の内容に忠実に、論文に明示的に書かれている将来の展望や示唆のみを扱ってください。
- 論文に書かれていない推測や主観的な評価は避けてください。
- 必ず論文から直接引用してください。引用部分を明示してください。
- 読み手にわかりやすい文章構成を心がけ、段落構成を適切に行い、論理的な流れを意識してください。
- 専門用語には説明を加えてください。
- 将来の展望や示唆の要点を明確に伝える文章表現を使用してください。
</note>
</future_perspectives_and_implications>論文内にある全ての図表の説明
<figures_and_tables_description>
論文内にある全ての図表の説明を1500文字以上でまとめてください。
<figures_and_tables>
論文内に含まれる図表の種類と数を以下の形式で明記してください:
- 図（図解、グラフ、画像など）: [数]
- 表: [数]
</figures_and_tables>
<content_and_purpose>
各図表の内容と目的について、以下の観点を踏まえて簡潔に説明してください:
- 図表が表現しているデータや情報の概要
- 図表が研究のどの部分に関連しているか（方法、結果、考察など）
- 図表の主要なメッセージや著者が伝えたい点
</content_and_purpose>
<components_and_symbols>
図表の構成要素や記号の意味について、以下の観点を踏まえて説明してください:
- 軸ラベル、凡例、色分けなどの図表の構成要素
- 図表内で使用されている記号や略語の意味
- グラフの種類（折れ線グラフ、棒グラフ、散布図など）とその意味
</components_and_symbols>
<key_results>
図表から読み取れる主要な結果や傾向について、以下の観点を踏まえて要約してください:
- 図表に示されたデータや情報から明らかになる重要な結果
- データの傾向、パターン、または異常値
- 図表の結果が研究の結論にどのように関連しているか
</key_results>
<additional_info>
図表だけでは伝えきれない重要な情報や、図表の解釈や含意について、著者の説明を要約してください。
</additional_info>
<note>
- 論文に掲載されている図表のみを扱い、図表の説明は論文の記述に基づいて行ってください。
- 読み手にわかりやすい文章構成を心がけ、図表の説明を論理的な順序で配置してください。
- 専門用語には説明を加え、簡潔かつ明瞭な文章で説明してください。
</note>
</figures_and_tables_description>関連研究リスト
<related_studies_summary>
関連研究リストを1500文字以上でまとめてください。
<list_related_studies>
論文で引用されている関連研究を網羅的にリストアップしてください。本文中の引用と参考文献リストの両方を確認し、漏れのないようにしてください。また、各関連研究が論文のどの部分で引用されているかを以下の形式で明示してください。
関連研究1（著者名, 発表年）: 引用箇所（例: 緒言, 方法, 結果, 考察）
</list_related_studies>
<summarize_studies>
各関連研究の内容について、以下の観点を踏まえて要約してください:
- 関連研究の目的、手法、結果
- 関連研究の独自性や重要性
- 関連研究と本研究の関連性
要約の根拠となる関連研究の該当部分を論文から引用してください。
</summarize_studies>
<citation_context>
関連研究の引用箇所と文脈について、以下の観点を踏まえて明示してください:
- 関連研究が論文のどの部分で引用されているか（例: 緒言、方法、結果、考察）
- 関連研究が引用されている文脈や目的
引用箇所とその文脈を論文から直接引用してください。
</citation_context>
<study_details>
各関連研究について、以下の情報を明記してください:
- 発表年
- 著者名
- 出版物情報（雑誌名、巻号、ページ数など）
</study_details>
<categorize_studies>
関連研究を種類や重要度に応じて分類し、特に重要な関連研究を強調してください。例えば、以下のような分類が考えられます:
- 理論的基盤となる研究
- 手法の比較対象となる研究
- 応用事例となる研究
</categorize_studies>
<info_availability>
論文中に関連研究について詳細な情報が記載されていない場合は、以下の文章を記載してください:
「論文中に関連研究の詳細な情報が十分に記載されていません。関連研究の詳細な内容や重要性を確認するためには、元の論文を参照する必要があります。」
</info_availability>
<note>
- 必ず論文で実際に引用されている関連研究のみをリストアップしてください。
- 関連研究の要約は論文の記述を必ず引用して行ってください。
- 読み手にわかりやすい文章構成を心がけ、関連研究を論理的な順序で配置してください。
- 専門用語には説明を加え、簡潔かつ明瞭な文章で要約してください。
</note>
</related_studies_summary>データセットの詳細
<dataset_details_summary>
データセットの詳細（種類、サイズ、前処理方法など）を2500文字以上でまとめてください。
<dataset_type>
使用されているデータセットの種類について、以下の観点を踏まえて明示してください:
- データの種類（画像、テキスト、音声、時系列データなど）
- データの取得元（公開データセット、自社データ、クラウドソーシングなど）
- データの形式（ファイル形式、構造化データ、非構造化データなど）
</dataset_type>
<dataset_size>
データセットのサイズと内訳について、以下の観点を踏まえて詳細に説明してください:
- データセットの全体サイズ（ファイル数、データ点数、合計容量など）
- データセットの内訳（クラスごとのデータ数、データの偏りなど）
- データセットの分割方法（学習データ、検証データ、テストデータの割合など）
</dataset_size>
<preprocessing>
データの前処理方法について、以下の観点を踏まえて詳細に説明してください:
- データクリーニングの手順（欠損値の処理、ノイズの除去、外れ値の処理など）
- データの正規化や標準化の方法
- 特徴量エンジニアリングの手法（特徴量の選択、変換、抽出など）
</preprocessing>
<quality_limitations>
データの品質と制限について、以下の観点を踏まえて言及してください:
- データの品質評価（ラベルの正確性、データの一貫性など）
- データセットの制限や欠点（バイアスの可能性、カバーしていない領域など）
- データの収集や使用における倫理的配慮
</quality_limitations>
<visualization_statistics>
データセットの可視化や要約統計量について、以下の観点を踏まえて提示してください:
- データの分布や特徴を視覚的に表現する図表
- データの要約統計量（平均値、中央値、分散など）
- データの例示や抜粋
</visualization_statistics>
<data_availability>
論文中にデータセットについて詳細な記述がない場合は、以下の文章を記載してください:
「論文中にデータセットの詳細な記述が見当たりません。著者への問い合わせや補足資料の確認が必要かもしれません。」
</data_availability>
<note>
- 論文で実際に使用・言及されているデータセットの情報のみを扱い、データセットの説明は論文の記述に基づいて行ってください。
- 読み手にわかりやすい文章構成を心がけ、データセットの説明を論理的な順序で配置してください。
- 専門用語には説明を加え、簡潔かつ明瞭な文章で説明してください。
</note>
</dataset_details_summary>モデルのアーキテクチャと学習アルゴリズムの選択理由
<model_architecture_and_learning_algorithm>
モデルのアーキテクチャと学習アルゴリズムの選択理由を1500文字以上でまとめてください。
<architecture>
モデルのアーキテクチャについて、以下の観点を踏まえて詳細に説明してください:
- モデルの全体的な構造（層の数、種類、接続方法など）
- 各層の役割や特徴（畳み込み層、プーリング層、全結合層など）
- モデルの入力と出力のサイズ、形状
- アーキテクチャのパラメータが論文のどの部分で説明されているか（引用を含めて）
</architecture>
<learning_algorithm>
学習アルゴリズムの種類と特徴について、以下の観点を踏まえて明確にしてください:
- 使用された学習アルゴリズム（監視学習、教師なし学習、強化学習など）
- アルゴリズムの基本的な仕組みや特徴
- アルゴリズムの収束性、計算効率、メモリ効率
</learning_algorithm>
<architecture_selection_reason>
アーキテクチャの選択理由について、以下の観点を踏まえて詳細に説明してください:
- 選択されたアーキテクチャがタスクや問題設定に適している理由
- アーキテクチャの選択が、データの特性や量とどのように関連しているか
- アーキテクチャの選択理由が論文のどの部分で説明されているか（引用を含めて）
</architecture_selection_reason>
<algorithm_selection_reason>
学習アルゴリズムの選択理由について、以下の観点を踏まえて詳細に説明してください:
- 選択された学習アルゴリズムがタスクや問題設定に適している理由
- 学習アルゴリズムの選択が、モデルの収束速度や性能にどのように影響するか
- 学習アルゴリズムの選択理由が論文のどの部分で説明されているか（引用を含めて）
</algorithm_selection_reason>
<related_work>
関連研究や先行事例との比較を行い、本研究での選択の意義を説明してください:
- 選択されたアーキテクチャや学習アルゴリズムが、関連研究でどのように使用されているか
- 先行事例における成果や課題を踏まえ、本研究での選択の意義
</related_work>
<info_availability>
論文中にモデルのアーキテクチャや学習アルゴリズムについて詳細な情報が記載されていない場合は、以下の文章を記載してください:
「論文中にモデルのアーキテクチャや学習アルゴリズムの詳細な情報が見当たりません。著者への問い合わせや補足資料の確認が必要かもしれません。」
</info_availability>
<note>
- 論文で実際に使用・言及されているアーキテクチャや学習アルゴリズムの情報のみを扱い、説明は論文の記述に基づいて行ってください。
- 読み手にわかりやすい文章構成を心がけ、説明を論理的な順序で配置してください。
- 専門用語には説明を加え、簡潔かつ明瞭な文章で説明してください。
- 必ず論文から直接引用してください。引用部分を明示してください。
</note>
</model_architecture_and_learning_algorithm>ハイパーパラメータの設定値と調整方法
<hyperparameter_settings_and_tuning>
ハイパーパラメータの設定値と調整方法を1500文字以上でまとめてください。
<key_hyperparameters>
モデルの性能に大きな影響を与える主要なハイパーパラメータを列挙し、各ハイパーパラメータの役割や意味を簡潔に説明してください。また、各ハイパーパラメータが論文のどの部分で言及されているかを引用とともに明示してください。
</key_hyperparameters>
<initial_values>
各ハイパーパラメータの初期設定値を具体的に示し、以下の観点を踏まえて説明してください:
- 初期設定値が論文のどの部分で言及されているか（引用を含めて）
- 初期設定値の選択理由や根拠
- 一般的な推奨値や関連研究で使用された値との比較
</initial_values>
<tuning_method>
ハイパーパラメータの調整方法について、以下の観点を踏まえて詳細に説明してください:
- ハイパーパラメータの調整が行われた範囲や間隔
- 調整方法の種類（グリッドサーチ、ランダムサーチ、ベイズ最適化など）
- 調整方法が論文のどの部分で説明されているか（引用を含めて）
- 調整方法の選択理由や利点
</tuning_method>
<tuning_results>
ハイパーパラメータ調整の結果と影響について、以下の観点を踏まえて報告してください:
- 異なるハイパーパラメータ設定でのモデル性能の比較
- 各ハイパーパラメータが性能に与える影響の大きさの評価
- 最適なハイパーパラメータ設定を決定した基準や根拠
- 調整結果が論文のどの部分で報告されているか（引用を含めて）
</tuning_results>
<computation_cost>
ハイパーパラメータ調整の計算コストや所要時間について言及し、調整の効率化のために用いた手法（早期打ち切り、並列処理など）について説明してください。また、計算コストや所要時間が論文のどの部分で言及されているかを引用とともに明示してください。
</computation_cost>
<info_availability>
論文中にハイパーパラメータの設定値や調整方法について詳細な情報が記載されていない場合は、以下の文章を記載してください:
「論文中にハイパーパラメータの設定値や調整方法の詳細な情報が見当たりません。著者への問い合わせや補足資料の確認が必要かもしれません。」
</info_availability>
<note>
- 論文で実際に言及されているハイパーパラメータの情報のみを扱い、説明は論文の記述に基づいて行ってください。
- 読み手にわかりやすい文章構成を心がけ、説明を論理的な順序で配置してください。
- 専門用語には説明を加え、簡潔かつ明瞭な文章で説明してください。
- 必ず論文から直接引用してください。引用部分を明示してください。
</note>
</hyperparameter_settings_and_tuning>評価指標の選択理由と性能比較結果
<evaluation_metrics_and_performance_comparison>
評価指標の選択理由と性能比較結果を1500文字以上でまとめてください。
<evaluation_metrics>
論文で使用されている評価指標を列挙し、各評価指標の定義や計算方法を簡潔に説明してください。また、各評価指標が論文のどの部分で導入されているかを引用とともに明示してください。
</evaluation_metrics>
<selection_reasons>
各評価指標が選択された理由を論文から抽出し、以下の観点を踏まえて詳細に説明してください:
- 選択理由が論文のどの部分で説明されているか（引用を含めて）
- 評価指標とタスクや目的との関連性
- 関連研究で一般的に使用される評価指標との比較
</selection_reasons>
<performance_comparison>
提案手法と比較手法の性能を評価指標ごとに以下の観点を踏まえて報告してください:
- 定量的な性能比較
- 性能の差の統計的有意性
- 性能比較の結果が論文のどの部分で報告されているか（引用を含めて）
</performance_comparison>
<result_analysis>
性能比較の結果について、以下の観点を踏まえて詳細に分析してください:
- 提案手法が優れている評価指標や劣っている評価指標
- 性能差の原因や理由についての著者の考察
- 考察が論文のどの部分で述べられているか（引用を含めて）
</result_analysis>
<limitations>
使用された評価指標の限界や問題点について論文から抽出し、以下の観点を踏まえて言及してください:
- 限界や問題点が論文のどの部分で討議されているか（引用を含めて）
- 追加の評価指標や分析の必要性についての著者の提言
</limitations>
<info_availability>
論文中に評価指標の選択理由や性能比較の結果について詳細な情報が記載されていない場合は、以下の文章を記載してください:
「論文中に評価指標の選択理由や性能比較の結果の詳細な情報が見当たりません。著者への問い合わせや補足資料の確認が必要かもしれません。」
</info_availability>
<note>
- 論文で実際に使用・言及されている評価指標や性能比較の情報のみを扱い、説明は論文の記述に基づいて行ってください。
- 読み手にわかりやすい文章構成を心がけ、説明を論理的な順序で配置してください。
- 専門用語には説明を加え、簡潔かつ明瞭な文章で説明してください。
- 必ず論文から直接引用してください。引用部分を明示してください。
</note>
</evaluation_metrics_and_performance_comparison>提案手法の新規性と既存研究との差異
<novelty_and_comparison>
提案手法の新規性と既存研究との差異を1500文字以上でまとめてください。
<key_contributions>
提案手法の主要な特徴や貢献について、以下の観点を踏まえて明確にしてください:
- 提案手法の中核をなすアイデアや技術
- 提案手法の独自性や有効性を裏付ける要素
- 提案手法の特徴や貢献が論文のどの部分で強調されているか（引用を含めて）
</key_contributions>
<related_work_comparison>
提案手法と関連研究の類似点と相違点について、以下の観点を踏まえて詳細に比較してください:
- 提案手法と関連研究の手法やアプローチの共通点
- 提案手法が関連研究と異なる点や改善点
- 比較の結果が論文のどの部分で議論されているか（引用を含めて）
</related_work_comparison>
<novelty_superiority>
提案手法の新規性や優位性について、以下の観点を踏まえて具体的に説明してください:
- 提案手法が解決する既存研究の問題点や限界
- 提案手法がもたらす新しい洞察や可能性
- 新規性や優位性が論文のどの部分で主張されているか（引用を含めて）
</novelty_superiority>
<effectiveness>
提案手法の有効性を実験結果や評価指標に基づいて以下の観点を踏まえて説明してください:
- 提案手法の性能が関連研究を上回っている点
- 提案手法の有効性を裏付ける実験結果や評価指標
- 実験結果や評価指標が論文のどの部分で報告されているか（引用を含めて）
</effectiveness>
<limitations_future_work>
提案手法の限界や今後の改善点について、以下の観点を踏まえて言及してください:
- 提案手法の制約や適用範囲の限界
- 提案手法の改善や拡張の可能性についての著者の見解
- 限界や改善点が論文のどの部分で討議されているか（引用を含めて）
</limitations_future_work>
<info_availability>
論文中に提案手法の新規性や既存研究との差異について詳細な情報が記載されていない場合は、以下の文章を記載してください:
「論文中に提案手法の新規性や既存研究との差異の詳細な情報が見当たりません。著者への問い合わせや補足資料の確認が必要かもしれません。」
</info_availability>
<note>
- 論文で実際に主張・議論されている新規性や差異の情報のみを扱い、説明は論文の記述に基づいて行ってください。
- 読み手にわかりやすい文章構成を心がけ、説明を論理的な順序で配置してください。
- 専門用語には説明を加え、簡潔かつ明瞭な文章で説明してください。
- 必ず論文から直接引用してください。引用部分を明示してください。
</note>
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