pConceptMap2025-09-08

from A Framework for Constructing Concept Maps from E-Books Using Large Language Models: Challenges and Future Directions

Concept Map

memo

https://chatgpt.com/c/68ba96f1-2650-8320-84a6-33bb3f7838ae

4段階：①セクション分割→②概念抽出→③関係同定→④統合

抽出された概念のラベル

その間の関係の同定

この流れはKeichobotにも関係しそうだnishio.icon

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実験結果まとめ：

📊 生成された概念（5個）：

globalization (グローバル化) - core

digital technology (デジタル技術) - core

democracy (民主主義) - core

plurality (多元性) - core

collaboration (協働) - supplementary

🔗 概念間の関係（4つ）：

globalization → digital_technology (prerequisite_of, 0.90)

democracy ← collaboration (part_of, 0.85)

digital_technology → plurality (example_of, 0.80)

democracy ↔ globalization (contrasts_with, 0.75)

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おおよその流れは理解できた。

まず与えられたドキュメントから「重要そうなキーワード」を抽出し、

それからそのキーワードリストとドキュメントのセットを与えて「関係性」を抽出する

費用検討

いまgpt-4o-mini

開発者向けの料金は、100万入力トークンあたり15セント、100万出力トークンあたり60セント（標準的な書籍の約2500ページに相当）です。...ChatGPT では、本日より Free、Plus、Team ユーザーが GPT‑3.5 を置き換え GPT‑4o mini にアクセスできるようになります。

https://openai.com/ja-JP/index/gpt-4o-mini-advancing-cost-efficient-intelligence/

https://openai.com/ja-JP/api/pricing/

GPT-5, mini, nano

出力で $10, $2, $0.4

GPT-5-mini vs 他モデル比較

🏆 GPT-5-mini の特徴

📊 概念の詳細度:

より詳細で正確な概念定義

**⿻（ユニコード記号）**という細かい要素まで抽出

日本語と記号を組み合わせた複合的な理解

🔗 関係性の精度:

6つの関係性を抽出（他モデルは4つ程度）