chatBingと論文解析

『BingのAIチャット機能』にもGPT-4が採用されていることが公表されました。無償利用ということで回数制限とAPIが公開されていないなどの制限があります。

 

【問い合わせ】EEGの解析について

 [注] 日本語の単語切り取り、あいまいさ、貯蔵データ量の問題から、法律などのローカライズの問題以外は英語で問い合わせる

chat Bing (GPT4.0model)

@hiroki_okuhata_int(NTTデータ先端技術)氏の「話題の ChatGPT + LangChain で、膨大な PDF ドキュメントの内容を爆速で把握」・「話題の ChatGPT + LangChain で ChatGPT が学習していない最新の OSS ソースコードを爆速でウォークスルーする」をもとに、技術文献の抽出抄録を入手する方法を備忘録として作成する。🩺

 

1)BingのAIチャット機能で、論文の抽出する。

** 調査サンプル **

Frontiers | Group-Level Multivariate Analysis in EasyEEG Toolbox: Examining the Temporal Dynamics Using Topographic Responses (frontiersin.org)

2)抽出文章のPDF ドキュメントからテキストを抽出する。

 オンライン/オフラインのファイルコンバーターで変換する

3)テキスト(元PDF) ドキュメントは、Google ドライブに格納して Google Colab から Python コードでアクセスする。

google drive 活用

4)分割したテキストの情報をベクターストアに格納する
 テキスト間の関連性についてのChatGPT に与えるベクトルデータをベクターストアに格納しておく、『DeepLake』 という Deep Learning 用のデータレイクサービスを使用します

DeepLakeにおけるDataSet例

5)LangChain における LLM のセットアップと
ChatGPT による自然言語でのクエリ処理を実行する

-> **Question** です: このレポートの目的は何ですか?1000字以内で説明してください。

LLM

摘要抽出

**回答**:このレポートの目的は何ですか?

本報告書の目的は、地形パターンの情報を用いて認知仮説を検証するための4つの多変量解析手法を含む手順を紹介することである。本報告書では、教師あり機械学習の枠組みでパターン分類法を用いて、すべてのタイムポイントにおける条件間の地形の違いを求め、地形の時間的変化を明らかにすることを述べている。また、全人的な地形情報を考慮した地形分散分析(TANOVA)とパターン分類を用いて、グループレベルの統計処理を行い、反応パターンの動態を調べることを紹介しています。