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genai latex proofreader

AI ソースコード

1.0.0

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GenAI LaTeX 校正者

GenAI LaTeX Proofreader は、生成 AI を使用して LaTeX で書かれた科学論文を校正し、改善を提案する自動ツールです。提案は元の LaTeX ソースファイルに追加され、校正レポートが作成されます。このツールは主に科学論文の執筆者を対象としています。

さらに詳しく説明すると、生成された校正レポートにはレビュー中の元の論文が含まれており、各セクションの先頭に提案のリストが添付されています。セクションごとに、さまざまな校正担当者の観点からフィードバックが作成されます。たとえば、論文を書く場合、「分野の専門家」、「英語の専門家」、「書籍の編集者」などが考えられます。ただし、論文のテーマに応じて、ペルソナには、「統計評論家」、「LaTeX 専門家」、「包括的言語専門家」などの追加のペルソナが含まれる場合もあります。

ここでの「校正」は広く解釈されるべきです。現在の大規模言語モデル (LLM) は論理、数学、物理学を理解していますが、科学的結果の本格的な校正には LLM を信頼すべきではありません。したがって、いかなる提案も批判的に評価する必要があります。一方、あるトピックに詳しい著者の場合、生成されたレポートを使用して、LLM が査読中の論文についてどの程度深く推論できるかを評価できます。

GenAI LaTeX Proofreader を使用するには、Anthropic API へのサブスクリプションが必要です。

校正レポートの例

開発とテストのために、GenAI LaTeX Proofreader は 2 つのテスト用紙を校正することによって定期的に評価されます。

空の紙：中身のない紙。
arxiv:1108.4207: 私の以前の論文のプレプリント。

さらに詳しく言うと、これらの文書は、このリポジトリ内で手動でトリガーされたすべての CI 実行に対して校正されています。したがって、Github で最近実行された CI パイプラインから生成された校正レポート ( report.pdf ) を検査できます。

例 CI 実行 2024.06.30
すべては生成されたレポートを使用して実行されます
注: 生成されたレポートをダウンロードするには、Github にログインしている必要があります。

特徴

LaTeX 文書の完全自動校正。

校正レポートを作成するには、Python スクリプトを実行するだけで済みます。これにより、GenAI API が呼び出され、校正レポートが自動的に生成されます。コメントは入力 LaTeX ファイルに自動的に挿入され、PDF にコンパイルされます。
たとえば、論文が GitHub でバージョン管理されている場合、GitHub ランナーを使用して、論文の新しいバージョンがチェックインされるたびに校正レポートを自動的に生成できます。

サポートされている校正ペルソナ

✅ ドメインエキスパート（実装済み）

各セクションの正確さと明確さを批判的に評価します。長所と短所を特定し、将来の仕事への提案を提供します。
また、タイトル、要約、序文が論文の残りの部分の内容とどの程度一致しているかを評価します。
ここでプロンプトを使用して実装します。

✅ 言語エキスパート（実装済み）

コンテンツのタイプミス、言葉遣い、文法、流れを校正します。
ここでプロンプトを使用して実装します。

?ブックエディター (まだ実装されていません)

論文のハイレベルな構成を評価します。

? LaTeX スペシャリスト (まだ実装されていません)

LaTeX の使用についてフィードバックをお寄せください。

?雑誌の査読（未実施）

以下の参考文献の https://arxiv.org/abs/2310.01783 を参照してください。

?カスタム校正ペルソナ

上記に加えて、他の校正ペルソナを追加することもできます。ただし、現時点では Python ソースコードを編集する必要があります。

校正にさまざまな AI ペルソナを使用するというアイデアは、2024 年 4 月に出版されたイーサンモリックの著書『Co-Intelligence: Living and working with AI』からインスピレーションを得ています。

制限事項

論文には何らかの構造が想定されています。例えば
- 最初のsection{..}より前のコンテンツは校正されません。
- 番号のないセクションはサポートされていませんsection*{..} 。
- 含まれているファイルの内容は校正者には表示されません。
GenAI は、画像や参照を表示したり理解したりすることはありません。
校正レポートは決定的ではありません。同じ入力ドキュメントを異なる実行で実行すると、異なるレポートが生成される場合があります。
OpenAI、Anthropic、Google など、LLM へのアクセスを提供するプロバイダーが複数あります。現在、Anthropic のみがサポートされています。
論文はインターネット経由で LLM プロバイダーに送信されます。利用規約をよくお読みください。
LLM を使用すると、ある程度のコストも発生します。
pdflatex と TexLive を使用します。 TexLive は arxiv (リンク) でも使用されています。
提供された LLM によって返される校正コメントには、LaTeX エラーが含まれる場合があります。 GenAI LaTeX Proofreader はこれらの修正を試みます。ただし、場合によっては、校正レポートのコンパイルに失敗することがあります。

はじめる

この作業は初期の概念実証であるため、これを機能させるには開発ツール (git、Python、Docker、Anthropic API アクセス) にある程度の精通が必要な場合があることに注意してください。

以下の手順 (Mac/Linux ベースのシステムの場合) では、論文を校正する方法について説明します。

ステップ 1: リポジトリのクローンを作成する

git clone [email protected]:genai-latex-proofreader/genai-latex-proofreader.git
cd genai-latex-proofreader

ステップ 2: Docker コンテナを構築する (Python と Latex を使用)

(cd .devcontainer/latex ; make build)

ステップ 3: Anthropic API へのシークレットトークンを設定します。https://docs.anthropic.com/en/docs/quickstart を参照してください。

 export ANTHROPIC_API_KEY= ' your-secret-api-key-here '

(注: ANTHROPIC_API_KEYを共有しないでください)

ステップ 4: 論文の作成に必要なファイルをリポジトリ内の「paper-to-proofread」サブディレクトリにコピーします。

mkdir paper-to-proofread
cp -R /path/to/your/paper/. paper-to-proofread

テストには、リポジトリで提供されているダミーのペーパーtests/integration/assets/empty_paper.texを使用できます。

mkdir paper-to-proofread
cp -R tests/integration/assets/. paper-to-proofread/

(注意: 論文は必ずバックアップを取ってください。)

ステップ 5: genai-latex-proofreaderを実行する

(cd .devcontainer/latex ; docker compose run --rm --entrypoint " python3 " genai-latex-proofreader-service -m genai_latex_proofreader.cli --input_latex_path paper-to-proofread/empty_paper.tex --output_report_filepath output/report.tex)

中サイズの用紙の場合、これには数分かかります。すべてがうまくいった場合、校正レポートはoutput/report.pdfにあります。

構成とカスタマイズ

論文のテーマに応じて、校正ペルソナを定義するプロンプトを調整する必要がある場合があります。現在、プロンプトは Python ソースコードで直接編集する必要があります。

生成AI

GenAI LaTeX Proofreader は、 GenAI (Generative AI) とラージ言語モデル (LLM) を使用して科学論文の校正を自動化します。 2024 年の時点で、GenAI は急速に発展し、急速に進化しているテクノロジーです。

以下のリストには、このトピックに関するいくつかの参考文献と関連著作、および科学的発見を行うための AI の使用に関するより広範な資料が含まれています。

2023 年 12 月、Microsoft Research、科学的発見に対する大規模言語モデルの影響: GPT-4 を使用した予備調査
- https://arxiv.org/pdf/2311.07361
10/2023、W. Liang 他、大規模言語モデルは研究論文に有用なフィードバックを提供できますか?大規模な実証分析
- https://arxiv.org/abs/2310.01783
- https://github.com/Weixin-Liang/LLM-scientific-フィードバック
2023 年 6 月、数学的推論を支援する AI: 米国科学アカデミーが主催するワークショップ。
- https://www.nationalacademies.org/event/06-12-2023/ai-to-assist-mathematical-reasoning-a-workshop
- ワークショップの一環として収集されたリソースのコレクション: https://docs.google.com/document/d/1kD7H4E28656ua8jOGZ934nbH2HcBLyxcRgFDduH5iQ0/edit

貢献

貢献、フィードバック、アイデアは大歓迎です。

お気軽にご連絡いただくか、このリポジトリで問題を提起してください。

よくある質問

この作品を論文に使用する場合、引用する必要がありますか?

(この質問は私の専門分野外です。)

AI コンテンツの使用に関するガイドラインと実践は依然として進化しています。ただし、学術的な環境で作品を出版する場合は、まず指導教員、学部、雑誌、大学に問い合わせてください。

次の点にも注意してください。

AI が生成したテキストは、トレーニングデータから部分をそのまま再現する場合があります。
LLM プロバイダーは、使用に制限を課す可能性もあります。
GenAI LaTeX Proofreader は、MIT ライセンスの条件に基づいて配布されています。詳細は以下を参照してください。このライセンスは、このソフトウェアの使用方法にほとんど制限を設けず、通常の使用ではライセンスを引用する必要はありません。