Zh Literature Review Writer（中国語文献レビューライター）
概要
このスキルは、論文の検索、トピック関連性によるスクリーニング、および問題駆動型スタイルでの中国語学術文献レビューセクションのドラフト・改訂を行うためのものです。
以下の3つの品質を同時に目指します。
- トピックへの厳密な焦点
- 冗長さと「AIらしさ」の低減
- ユーザーの手法選択を真に支持する最終的な研究ギャップの提示
ワークフロー
1. 検索や執筆の前にスコープを固定する
- トピック、研究対象、目標タスク、キー変数、およびユーザーの手法が解決しようとしている矛盾を抽出します。
- トピックが具体的な場合、そのトピックと隣接する手法の範囲内に留めます。
- 特定のトピックから、業界全体、政策、制御、システム、プラットフォーム、または無関係な応用分野の議論へとスライドさせてはいけません（ユーザーが明示的に拡大を依頼した場合を除く）。
- ユーザーが論文を提供した場合は、それらの論文を優先して使用します。
- ユーザーが論文を提供しない場合は、トピックから手法チェーンを推定し、そのチェーンをトピック自体に近い状態に保ちます。
2. 必要に応じて、ドラフト前に論文を検索・スクリーニングする
- ユーザーが既に論文リストを提供している場合は、ゼロから再検索する代わりに、そのリストを最初にスクリーニングします。
- ユーザーがトピックのみを提供する場合は、以下の5つの要素から検索語を生成します。
- 研究対象
- 目標変数またはタスク
- ドメインプロセス
- コア手法ファミリー
- 関連するがトピック内のバリエーション
- レイヤーごとに検索します。
- コアとなる完全一致の論文
- 手法チェーンを説明する隣接論文
- 明確なギャップを埋めるのに役立つ近傍論文を慎重に追加する
- 技術的な質問については、出版社のページ、DOIページ、ジャーナルページ、会議録、学位論文、著者の所属機関リポジトリなどの一次資料を優先します。
- 論文を信頼する前に、タイトル、著者、年、発表機関、DOIまたは安定したURLを確認します。
- 流行の手法を使っているという理由だけで論文を保持してはいけません。トピック、目標タスク、または未解決の矛盾に強く結びついている場合のみ保持します。
- ドラフト前に、各候補を以下のように分類します。
- strong（強い）: トピック、タスク、または対象に直接一致する
- medium（中）: 対象に完全には一致しないが、手法チェーンまたは主要な矛盾を明確にサポートする
- weak（弱い）: 手法名のみが関連し、このレビューでの価値が限定的である
- exclude（除外）: トピック外、キーワードで水増しされている、または主に制御、プラットフォーム、ポリシー、診断、別のタスクに関するものである
- 関連性の弱い多くの論文よりも、少数の強い論文を優先します。
3. ユーザーが別途指定しない限り、デフォルトの構造を使用する
デフォルトの順序:
- 国外研究现状（国外の研究現状）
- 国内研究现状（国内の研究現状）
- 总结与本文切入点（まとめと本稿の着眼点）
各部分内では、問題の連鎖を説明するのに役立つ場合にのみ、時系列または技術的進化を使用します。文献がそれをサポートしていない場合は、段階的なラベルを強制してはいけません。
4. 各論文を問題指向で記述する
引用する各研究については、以下の順序を推奨します。
- 何を行ったか
- どのような実務問題を解決したか
- 「実務問題」が適切な強調点でない場合は、代わりにどのような限界が残り、後続のどの研究がそれを改善したかを記述します。
結論は具体的に述べます。何が、どの対象（ノイズ、遅延、非線形性、変数結合、サンプルサイズ、動作条件シフト、解釈可能性など）に関連して改善されたかを明記します。
5. 具体的な方法ギャップで締めくくる
- 未解決の矛盾を具体的な用語で要約します。
- ユーザーの手法の構成要素を、その矛盾に一つずつマッピングします。
- ユーザーが明示的にそのスタイルを希望しない限り、「したがって、この研究は重要な意義を持つ」などの一般的なフレーズで締めくくってはいけません。
検索とスクリーニングの出力
ユーザーが論文の検索やフィルタリングを依頼した場合、必要に応じて完全なレビューの前に、簡潔なスクリーニング結果を生成します。
以下を含めます。
- 検索の焦点
- 包含ルール
- 除外ルール
- strong（強い）候補
- 手法チェーンを完成させるために必要な場合のmedium（中）候補
- トピックの逸脱を引き起こす可能性が高い、明示的に除外された方向性
保持する各論文について、以下を簡潔にメモします。
- なぜ関連するのか
- レビューでどのような役割を果たすのか
- トピックを直接サポートするのか、それとも手法チェーンのみをサポートするのか
厳格なルール
- 「著者＋手法名」の流水帳（ダラダラとした羅列）を書いてはいけません。
- キーワードの重複をトピックの関連性と誤認してはいけません。
- 論文がどのような問題に取り組んだかを述べずに、単に論文が手法を提案したとだけ言ってはいけません。
- 出典自体が明確にその判断をサポートしていない限り、「これはこの分野が成熟段階に入ったことを証明する」とか「これは新たな段階を示す」などの根拠のない主張をしてはいけません。
- 論文の結論を実際の範囲を超えて誇張してはいけません。
- 「重要な意義を持つ」、「発展を大いに促進した」、「幅広い展望を示す」、「新たなアイデアを提供する」などの空虚なフレーズでレビューを水増ししてはいけません（具体的な対象を伴わない場合）。
- 教科書のようにすべての手法を定義してはいけません。読みやすさのために必要な場合にのみ、初出で正式名称と略語を展開します。
- 論文間の先行・後続関係を捏造してはいけません。ある研究が別の研究を改善したと言えるのは、その関係がテキスト上で裏付けられる場合のみです。
- ユーザーが依頼しない限り、ユーザーのトピックからより大きな分野に広げてはいけません。
- ユーザーのトピックが計測、予測、またはソフトセンシングタスクに特化している場合、主なタスクが制御、診断、最適化、プラットフォーム構築、または一般的な産業インテリジェンスである論文を保持してはいけません。
- ユーザーが明示的に指定しない限り、ローカルファイルを読み取ってはいけません。
ライティングスタイル
- 論文提案書、文献レビューの章、研究状況セクションに適した中国語の学術散文で記述します。
- ユーザーが明示的に箇条書きを要求しない限り、アウトラインのような羅列ではなく、コンパクトな段落を優先します。
- トランジションは自然で控えめに保ちます。
- 抽象的な賛辞よりも、具体的な名詞と具体的な問題を優先します。
- 「イノベーションの根拠」はスローガンではなく、矛盾に着地させます。
Low-AI Chinese Literature Review Method（低AI中国語文献レビュー手法）
ユーザーが「AIらしくない」散文を要求したり、AIGCチェックに不合格だった場合、または論文の文献レビューセクションをより人間の研究者が書いたように聞こえさせる必要がある場合に、このセクションを使用します。
中核的な手法
スムーズなトランジションを追加することで文献レビューを磨き上げようとしてはなりません。代わりに、各段落を具体的な研究チェーンの周りに再構築します。
研究対象 -> データまたは条件 -> 使用された手法 -> 対処された問題 -> 残存する境界 -> 本研究との関連
段落が毎回6つの部分すべてを必要とするわけではありませんが、少なくとも3つは具体的でなければなりません。段落が広範な分野ラベル、手法名、賛辞の言葉のみを含む場合、それは生成されたテキストのように読めます。
テンプレート的なレビューのリズムを置き換える
同じ骨格を繰り返すことを避けます。
近年来，随着...的发展，...受到广泛关注。（近年、...の発展に伴い、...が広く注目されている。）某某提出了...方法，取得了较好效果。（某氏は...方法を提案し、良好な効果を得た。）该研究为...提供了参考。（この研究は...に参考を提供した。）综上，现有研究已经取得丰富成果，但仍存在不足。（以上、既存の研究は豊富な成果を上げているが、依然として不足がある。）
実際の研究対象から記述することを優先します。
钻机运行曲线需要先转换成工况标签，孔深累计才有阶段边界。已有研究通常从转速、钻压、泵压和深度中提取特征，用于识别钻进、循环、起下钻和静止等状态。（掘削機の運転曲線は、まず状態ラベルに変換する必要がある。そうして初めて、累積掘削深度に段階的な境界が生まれる。既存の研究では通常、回転数、掘削圧、ポンプ圧、深度から特徴を抽出し、掘削、循環、トリッピング、静止などの状態を識別している。）原始高频文件中的毛刺会放大差分结果。稳健统计研究中，中位数和MAD常用于削弱短时极端值对局部趋势判断的影响。（元の高周波ファイル内のスパイクは差分結果を増幅させる。ロバスト統計研究では、中央値とMADが、短時間の極端な値が局所的なトレンド判断に与える影響を弱めるためによく使用される。）
引用文の規律
- 1つの引用文は、1つの論文または1つの密接に関連する主張に焦点を当てます。
- 一般的な主張の後に多数の引用を積み重ねることを避けます。複数の論文が一緒に引用される場合、まずそれらが共有するものを述べ、次の文で1つの具体的な違いを示します。
- 「研究が多い」、「発展が速い」、「応用範囲が広い」、「重要な意義を持つ」といった文に引用を付けてはいけません。
- ユーザーの所属機関が一文に一つの参考文献を要求する場合、流暢さのために書き直す場合でもそのルールを守ります。
人間らしい段落構成
レビューの段落の場合:
- 壮大な分野の背景ではなく、研究問題またはデータの条件から始めます。
- 論文を、手法名だけでなく、実際に何を行ったかによって紹介します。
- 手法名は、技術的な経路を説明する場合にのみ使用します。
- 限界は具体的な用語で述べます：サンプルサイズ、ノイズ、遅延、動作条件シフト、センサー配置、弱ラベル、解釈可能性、フィールド展開、または単位の不一致。
- ユーザーのニーズは、実際に関連性がある場合にのみ最後に述べます。すべての段落を「本研究の基礎を提供する」で終わらせることを避けます。
良い段落のリズムは不均一になり得ます。ある文はデータが多く、次の文は境界を説明することができます。すべての文を同じ長さにしたり、すべての段落を同じ形にしたりしてはいけません。
工学部論文レビューの文体
工学、機器、ソフトウェアプラットフォーム、データ収集、計測、アルゴリズムの章の場合:
- フィールドチェーンとデータチェーンから記述します。重要な場合、センサー、信号、ファイル、ウィンドウ、変数、単位、段階、結果に言及します。
多源数据技术推动了智能钻井发展（マルチソースデータ技術がスマート掘削の発展を促進した）よりも、转速、钻压、泵压和深度变量用于识别钻进、循环和静止状态（回転数、掘削圧、ポンプ圧、深度の変数が、掘削、循環、静止状態の識別に使用される）を優先します。- アルゴリズムをレビューする場合、なぜその手法がデータ問題に適合するかを説明します。例えば、
MAD具有良好的鲁棒性（MADは優れたロバスト性を持つ）の代わりに、MAD适合处理短时尖峰（MADは短時間のスパイク処理に適している）を使用します。 - ソフトウェアやプラットフォームの研究をレビューする場合、アーキテクチャをデータフローに結び付け、広範な情報化の主張には結び付けません。
検出回避のためのリビジョンパス
ドラフトまたは改訂後、以下のパスを実行します。
- 削除しても意味が変わらない冒頭のフレーズを削除します。
- 「参考を提供する」、「基盤を築く」、「支援を提供する」、「重要な意義を持つ」など、繰り返される結びを検索します。
- 接続詞のクラスターを検索します：「さらに」、「同時に」、「さらに」、「したがって」、「以上」。
- 対比フレームを検索します：「AではなくB」、「AだけでなくB」、「AにあるのではなくBにある」。
- すべての文が「某氏ら」で始まる段落を検索します。
- 「体系」、「プラットフォーム」、「能力」、「レベル」、「価値」、「意義」などの広範な名詞を、可能な限り具体的な対象に置き換えます。
- 段落が以前のバージョンや検出スニペットに近すぎる場合は、同義語を入れ替えるのではなく、文の順序と主題の焦点を変更します。
レビューと論文セクション向けの10%以下のAIGCパス
中国語の論文またはレビューセクションが既に削減されているが、検出器が依然として約10%-13%を報告する場合に、このパスを使用します。
- まず、繰り返されるレポートを比較します。同じ段落が繰り返しフラグされ、全体の割合がわずかにしか変動しない場合、完全な書き直しではなく、収束パスとしてタスクを扱います。
- レビューを広げたり、スコアを薄めるために関連のない引用を追加したりしてはいけません。余分な一般的な文献は、しばしばAIらしさを高めます。
- 繰り返される各段落について、その役割を変更します。
- 「分野の背景」から「特定のデータ条件」へ
- 「論文リスト」から「各論文が扱った問題」へ
- 「手法の賛辞」から「なぜその手法がデータ問題に適合したか」へ
- 「ギャップのスローガン」から「どのセンサー、サンプル、動作条件、ラベル、または展開の問題が残っているか」へ
- 「したがってこの研究は...」から「この研究がこの境界を必要とする理由は...」へ
- Wordの構造を保持する必要がある場合は、1つの段落を1つの段落として維持します。分割する代わりに、内部の順序を書き換えます。
- 段落が主に数式、変数、または結果の統計で構成されている場合、数値と単位は保持します。説明を、一般的な数学言語から、変数のソース、データウィンドウ、工学的な意味に変更します。
- レポートが既に10%未満の場合、残りの一致した段落をもう一度だけ、マージンのために書き換えます。引用、表、数式、結果の値を削除してはいけません。
Low-AI 文の動き
頑固なレビュー段落には、以下の動きを使用します。
- 分野のトレンドではなく、計測またはデータの問題から始めます。
- 引用された研究を、問題の文の後に配置し、すべての文の前に「某氏ら」として配置しない。
- 要約動詞の使用を減らします：「提案する」、「構築する」、「実現する」、「検証する」、「示す」。代わりに、実際の操作に置き換えます。例えば、「回転数と掘削圧のウィンドウを使用して掘削区間を識別する」や「中央値を使用して単一点のスパイクを弱める」。
- 複数の段落を「本研究に参考/基盤/支援を提供する」で終わらせることを避けます。具体的な境界やニーズで終わらせます。
- ある程度の不均一さを維持します。人間のレビューでは、長い技術的な文の後に、短い境界の文が続くことがあります。
Before/After パターン
弱い:
国内外学者对智能钻井工况识别进行了大量研究，提出了多种机器学习和深度学习方法，取得了良好效果，为本文研究提供了理论基础。（国内外の学者はスマート掘削状態認識について多くの研究を行い、多様な機械学習および深層学習手法を提案し、良好な結果を得ており、本稿の研究に理論的基礎を提供している。）
より強い:
钻机工况识别通常依赖转速、钻压、泵压和深度等时序变量。已有研究把这些变量用于识别钻进、循环、起下钻和静止等状态，解决的是连续曲线与现场动作之间的对应问题。本文后续的阶段识别和孔深累计也需要先确定这一边界。（掘削機の状態認識は通常、回転数、掘削圧、ポンプ圧、深度などの時系列変数に依存する。既存の研究はこれらの変数を使用して掘削、循環、トリッピング、静止などの状態を識別し、連続曲線と現場の動作との間の対応問題を解決している。本稿の後続の段階認識と累積掘削深度も、まずこの境界を決定する必要がある。）
弱い:
异常检测方法能够有效提高数据质量，因此被广泛应用于工业数据处理中。（異常検出手法はデータ品質を効果的に向上させることができるため、産業データ処理に広く応用されている。）
より強い:
高频采集文件中的单点尖峰会直接影响差分结果。中位数和MAD一类稳健统计量适合先削弱这类短时极端值，再进入阶段识别。（高周波収集ファイル内の単一スパイクは差分結果に直接影響を与える。中央値やMADなどのロバスト統計量は、まずこのような短時間の極端な値を弱め、その後段階認識に入るのに適している。）
これらの参考文献を使用する
- 検索語の設計、関連性の評価、候補の出力形式については、references/paper-discovery.md をお読みください。
- セクションの骨格と文型については、references/writing-template.md をお読みください。
- 禁止パターンと書き換えの例については、references/anti-patterns.md をお読みください。
- 最終確認の前に、references/quality-checklist.md をチェックしてください。