paper-matrix-builder

Paper Matrix Builder

概要

このスキルは、先行研究のマトリックス（State-of-the-Art matrix）を体系的に作成するプロセスを自動化することを目的としています。手法、データセット、評価指標、性能結果などの技術データを標準化された1つの表にまとめることで、研究者は類似研究の中で自身の研究がどのような位置にあるのかを簡単に把握できます。

依存関係

• extract-methodology

クイックスタート

使用例： 「paper-matrix-builder スキルを使って、不正検知の分類に関する選定済み5本の論文について、手法を比較するマトリックス表を作成してください。」

ワークフロー

1. 比較する次元の選定（Matrix Schema Selection）

分析のニーズに応じて、マトリックスのスキーマを選択します。

• 手法マトリックス（技術）：モデルアーキテクチャ、パラメーター、ハイパーパラメーター、実験環境を比較します。
• データと評価のマトリックス：データセットの種類、データ規模、評価指標、数値的な性能を比較します。
• 文献調査マトリックス（SLR）：研究の焦点、ギャップ、貢献、限界、関連性を比較します。

2. 一貫したデータの抽出

• 正確に抽出されたデータ（extract-methodology スキルを通じて取得したもの）を使用します。
• 架空のデータが含まれていないことを確認します。論文の情報が不完全な場合は、必ず 「報告なし」 または 「記載なし」 と入力します。

3. 比較表の作成（Programmatic Matrix Generation）

• プログラムによるヘルパーの実行（必須）：説明文を作成する前に、マトリックス生成スクリプトを実行して、抽出した JSON を標準化された Markdown および CSV の表にまとめます（このスキルのインストールディレクトリにある build_sota_matrix.py の絶対パスを使用します）。

  python "<PATH_KE_SKILL>/scripts/build_sota_matrix.py" --input extractions/ --output-md sota_matrix.md --output-csv sota_matrix.csv
  

• sota_matrix.md の内容をエージェントの最終回答に表示します。標準の表形式： | 著者と年 | アプローチ／モデル | 主なデータセット | 主要パラメーター | 評価指標 | 性能の数値 | ギャップ／限界 | |---|---|---|---|---|---|---|

4. エビデンスマップの作成（分類／タクソノミー）

手法、データセット、出版年などの特定のクラスターごとに論文をグループ化し、研究の集中している方向性と、十分に取り上げられていない空白領域（white spaces）を示します。

よくある間違いと重要なルール

• ハルシネーションとデータの捏造（致命的）：表の空欄を埋めるために、論文の技術データ、手法、アーキテクチャを捏造または推測することは固く禁じられています。原著論文に情報がない場合は、必ず「報告なし」（Not Reported）と記載してください。
• 列形式の不統一：マトリックスの途中で列の順序を変更すると、直接比較が難しくなります。
• 互換性のない評価指標の比較：検証方法が異なる性能を、説明なしに比較しないでください（例：10-fold 交差検証の F1 スコアと、単純なランダムデータ分割によるテスト結果の比較）。
• 段落で詰め込みすぎたマトリックス：表のセルに長い説明文を詰め込みすぎないでください。マトリックスのセルには、簡潔な箇条書き、数値パラメーター、または短い語句を記載します。
• 空のデータを隠す：ある論文が特定のデータを報告していないという理由だけで、行または列を削除してはいけません。そのデータが利用できないことを正直に記載してください。それも論文の限界に関する知見の一部です。