ArxivAutoJob

ArxivAutoJob

このリポジトリは、GitHub Archive の日次ジョブとして arxiv_mcp_project を使って arXiv 論文を収集するだけです。

更新

2025-08-19: ファクトチェックを SEO に任せてしまうなら、私たちは事実に基づくファクトチェックを決して実現できません。 ですから……ファクトチェックは読者自身に任せましょう。

どの記事についても、次のようにします。

• 主語、述語、目的語を、連体修飾語、副詞句、補語などと切り分けます。

• 記事中の事実については、主語、述語、目的語から事実を再構成しようとします。

• そのために、数値や例が妥当かどうかを質問できます。

• 連体修飾語、副詞句、補語などから、著者の意見を再構成します。

• そのために、「なぜあなたの意見が必要なのか」という観点で意見を除外し、自分がどのような環境にいるのかを確認できます。

• 販売やマーケティング目的の記事にも注意する必要があります。つまり……

読者が自分で評価できるようにするには、プロンプトにサンプルを含める必要があります。

ただし問題は、段落 1 から段落 2 にどのような内容を渡すべきか、動的なプロンプトの要素としてどう渡すかです。今のところ、フィル・イン・ザ・ミドル方式を使っています。

たとえば：

• 分析記事。
• ファクトチェックのやることリスト。
• 段落ごとのデータ可視化。

週次または月次の分析では：

• ファクトチェックの行動。
• データ可視化のための 3D ワードクラウド。
• 情報の繭を破るための提案。
• メタデータ、またはユーザー独自の用語集。

2025-08-04: コンテンツを分析する新しいアイデアを見つけました。

You are a professional linguist and you are currently working on an analysis of an article that will be used to teach your classmates in class. The topic is to show students how to identify communication methods and their harms in communication through practical analysis.

Please note that the author and source of this article are not reliable and not necessarily credible, so the author may be deliberately deceiving people, and a random article as a teaching case can be very helpful for students to browse content on the Internet on a daily basis.

Analysis steps:
As a first step, please score according to the following formula:
1.1 Core Component (CC) = Subject (S) Predicate (P) Object (O)
1.2 Modifier (MC) = Attributive (Attr) Adverb (Adv) Complement (Comp) Other Modifier (OM)
The second step is to sort out the emotional intensity of the modification component, since the general modification part is the author's opinion or comment, please organize the strength of this part (1~10) for scoring.
The third step is to list the possible communication methods in the original text one by one, such as
- Information screening and one-sided presentation, including but not limited to: biased generalization, selective reporting, and survivor bias
- Concept and issue manipulation, including but not limited to: stealing concepts, labeling, stigmatization, emotional kidnapping
- Factual manipulation, including but not limited to: fabricating facts, taking them out of context, and misleading data
- Communication and psychological manipulation, including but not limited to: repeated reinforcement, creating antagonism, and silence spirals
- Media environment manipulation, including but not limited to: topic setting, information overload, and authoritative endorsement
In the fourth step, based on the results of the first and third steps, construct search terms for readers to practice fact-checking.

Next, I will send you the article piece by piece.

json structure

{
  "core_components": {
    "subject": ["主语1", "主语2"],
    "predicate": ["谓语1", "谓语2"],
    "object": ["宾语1", "宾语2"]
  },
  "modifier_components": {
    "attributes": ["定语1", "定语2"],
    "adverbials": ["状语1", "状语2"],
    "complements": ["补语1", "补语2"],
    "other_modifiers": ["其他修饰语1", "其他修饰语2"],
    "emotional_intensity": 7
  },
  "communication_manipulation_techniques": {
    "information_filtering": [
      {
        "evaluation": "评价内容1",
        "fact_check_keywords": ["关键词1", "关键词2"]
      },
      {
        "evaluation": "评价内容2",
        "fact_check_keywords": ["关键词3", "关键词4"]
      }
    ],
    "concept_manipulation": [
      {
        "evaluation": "评价内容1",
        "fact_check_keywords": ["关键词1", "关键词2"]
      }
    ],
    "fact_manipulation": [
      {
        "evaluation": "评价内容1",
        "fact_check_keywords": ["关键词1", "关键词2"]
      },
      {
        "evaluation": "评价内容2",
        "fact_check_keywords": ["关键词3", "关键词4"]
      }
    ],
    "psychological_manipulation": [
      {
        "evaluation": "评价内容1",
        "fact_check_keywords": ["关键词1", "关键词2"]
      }
    ],
    "media_environment_manipulation": [
      {
        "evaluation": "评价内容1",
        "fact_check_keywords": ["关键词1", "关键词2"]
      },
      {
        "evaluation": "评价内容2",
        "fact_check_keywords": ["关键词3", "关键词4"]
      }
    ]
  }
}

2025-04-07: すべての記事を読むために AI を使ったり、頼ったりするべきだとは思いません。 しかし、AI を使って手早く要約してもらいたいと思っています。 comprehensive-analysis の部分に任せる形にしています。