Andersonの視点

自動化科学ライティングへの道

公開日 2021年10月10日

更新日 2026年5月24日

著者

Martin Anderson

Unite.AI を Google の優先ソースに追加

今朝、いつも通り、Arxivのコンピュータサイエンスセクションをチェックしていると、ブラジルの連邦大学から出た新しい論文が目に止まりました。この論文では、科学論文から核となるデータを自動的に要約して抽出するための新しい自然言語処理フレームワークが提案されています。

私が毎日行っていることとほぼ同じなので、この論文は先日、Redditのライターズスレッドで出たコメントを思い出させました。そこでは、科学ライティングがマシンラーニングによって最も早く自動化されるジャーナリズムの仕事の一つになると予測されていました。

明確にさせておきたいのは、私は自動化された科学ライターが来ることを完全に信じているし、ここで挙げる課題はすべて解決可能である、または最終的には解決されるだろうと考えていることです。可能な限り、例を挙げて説明します。さらに、私は現在または近い将来の科学ライティングAIが論理的に文章を書けるかどうかについては触れません。現在、この分野のNLPにおける関心度からみて、この課題は最終的には解決されるだろうと想定しています。

代わりに、私が問いたいのは、科学ライターAIが、出版社のさまざまな望ましい結果に応じて、関連する科学ストーリーを特定できるかどうかです。

私はそれが近い将来には起こらないと思います。毎週約2000件の新しい科学論文の見出しと/or本文をチェックしている私ですが、学術的な索引や科学ジャーナリズムの目的のために、アルゴリズムによって学術的な提出物を分解することができる範囲については、かなり懐疑的な見方をしています。いつものように、それはあの「人々」が邪魔をしているんです。

自動化科学ライターの要件

自動化された科学報道の課題について考えてみましょう。公平性を保つために、コーネル大学の非常に人気のある非有料ArxivドメインのCSカテゴリに限定しましょう。Arxivには、データ抽出パイプラインに接続できる一連の体系的でテンプレート化された機能があります。

また、タスクは、ブラジルの新しい論文と同様に、新しい科学論文のタイトル、要約、メタデータ、および（必要に応じて）本文コンテンツを反復処理して、定数、信頼性の高いパラメータ、トークン、およびアクション可能な、還元可能なドメイン情報を探すことであると仮定しましょう。

これは、地震報道、スポーツライティング、金融ジャーナリズム、ヘルスケア報道などの分野で成功を収めている新しいフレームワークの原則です。

ブラジルの新しい提供のワークフロー。PDF科学論文はUTF-8プレーンテキストに変換され（ただし、これにより、意味をなす可能性のあるイタリックの強調が削除されます）、記事のセクションがラベル付けされ、抽出された後、テキストフィルタリングに渡されます。分解されたテキストは、データフレームとして文に分割され、データフレームがマージされた後、トークン識別と2つのドキュメントトークン行列の生成が行われます。ソース：https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/2107/2107.14638.pdf

テンプレートの複雑化

Arxivは、提出物にかなり厳格なテンプレートを課しています。また、提出著者向けの詳細なガイドラインを提供しています。したがって、論文は通常、適用される作業の部分に応じて、プロトコルの一部に準拠しています。

したがって、仮定される自動科学ライターの前処理システムは、要約、導入、関連/以前の作業、方法論/データ、結果/発見、消去研究、議論、結論などのセクションをサブドメインとして扱うことができます。

しかし、実際には、これらのセクションのいくつかが欠けている、名前が変更されている、または厳密に言えば別のセクションに属するコンテンツを含んでいる可能性があります。さらに、著者はテンプレートに準拠しない見出しとサブ見出しを自然に含めるでしょう。したがって、NLP/NLUは、コンテキストからセクション関連のコンテンツを特定する必要があります。

見出しの問題

見出し階層は、NLPシステムがコンテンツのブロックを初期的にカテゴリ化するための簡単な方法です。多くのArxiv提出物はMicrosoft Wordからエクスポートされています（Arxiv PDFに「Microsoft Word」という文字列が残っていることが証拠です）。Wordで適切なセクション見出しを使用すると、PDFへのエクスポート時にそれらが階層的な見出しとして再作成され、機械翻訳者のデータ抽出プロセスに役立ちます。

ただし、これは著者がWordまたは他のドキュメント作成フレームワーク（TeXやその派生）で実際にこれらの機能を使用していることを前提としています（Arxiv提出物のネイティブ代替形式はまれであり、ほとんどはPDFと、時折、より不透明なPostScriptに限定されています）。

Arxivの論文を読むのに数年を費やしてきた私ですが、ほとんどの論文には、どの種類の解釈可能な構造メタデータも含まれていないことがわかりました。タイトルは、WebブラウザまたはPDFリーダーでドキュメント自体のフルタイトル（拡張子を含む）として報告されます。

この場合、論文の意味的解釈可能性は限定されており、AIベースの科学ライターシステムは、Arxivドメインに関連付けられたメタデータにプログラム的に再リンクする必要があります。Arxivの規約では、基本的なメタデータも、ページ1の大きなグレータイプで横に挿入されることもあります（以下の画像を参照）。残念ながら、これはしばしば除外されています。

多くの著者はスタイルを一切使用していないか、最高レベルの見出し（H1）スタイルのみを使用しており、NLUは、コンテキストから見出しを抽出する必要があります（おそらくそう難しくないでしょう）、または、ドキュメントルート（https://arxiv.org/pdf/2110.00168.pdf）内のタイトルの参照番号を解析して、提出物のネットベース（ローカルではなく）メタデータを利用します。

後者は、見出しの欠如を解決しないものの、提出物が適用されるコンピュータサイエンスのセクションを特定し、日付とバージョン情報を提供するでしょう。

段落リターンでのGluedText

PDFとPostScriptが最も一般的なArxiv提出物の形式である場合、NLPシステムは、PDFのデフォルトの最適化方法によって、前の行の単語と次の行の単語が「接続」されるのを防ぐルーチンが必要です。

単語の分離（および非分離）は、Perlやその他のシンプルな再帰ルーチンで実行できますが、Pythonベースのアプローチは、機械学習フレームワークに適している可能性があります。PDF形式の生みの親であるAdobeは、Liquid Modeと呼ばれるAIを活用した変換システムを開発しており、PDF内の焼き付けられたテキストを「再流動化」できますが、その展開はモバイル以外の領域では遅れています。

英語の問題

英語は、科学論文を提出するための世界的な標準のままですが、これは論争の対象です。したがって、面白くてニュースになる論文は、非英語圏の研究者によって時々、ひどい英語の標準を含むことがあります。如果、英語の熟練度が評価の指標として含まれる場合、良いストーリーはしばしば失われ、むしろ保守的な低価値の出力が、ほとんど何も言わないにもかかわらず、より高い評価を受けることになります。

NLPシステムがこの点で柔軟でない場合、化学や理論物理学などの最も堅牢でパラメータ化された科学分野を除いて、データ抽出において追加の障害に直面することになります。機械学習の論文にはしばしば式が含まれていますが、これらは、確立された科学的コンセンサスが older 科学を享受する方法で、提出物の定義値を表すものではありません。

選択：オーディエンス要件の決定

多くの問題のある科学論文を離散データポイントに分解する問題に戻りましょう。まず、オーディエンスと目的について考えてみましょう。これらは、科学ライターAIが毎週数千の論文を絞り込むのを助けるために不可欠です。潜在的なニュースストーリーの成功を予測することは、すでにマシンラーニングの活発な分野です。

たとえば、科学ライティングがより広範なジャーナリズムのオファリングの一部であるウェブサイトで、高容量の「科学トラフィック」が唯一の目的である場合、AIはトラフィックの観点から最も収益の高いトピックを決定し、それに向けて選択を最適化する必要があります。これにより、ロボット、ドローン、ディープフェイク、プライバシー、セキュリティ脆弱性などの「低い果実」が優先される可能性があります。

現在のレコメンダーシステムの現状に沿った、このハイレベルな収穫は、「フィルターバブル」の問題を科学ライターAIに引き起こす可能性があります。アルゴリズムは、これらのトピックに関する「望ましい」高頻度キーワードとフレーズを特集するスパuriousな科学論文に注目し、注目されるべき「イースターエッグ」（後述）を無視します。

ワンアンドドーン！

良い科学ニュースの材料は、予想外の場所や、以前は無駄だったセクターやトピックから来ることがあります。私たちのAI科学ライターをさらに混乱させるために、オフビートの「ヒット」（たとえば、Discordサーバー、学術研究部門、またはテクノロジースタートアップ）の源は、二度と有用な材料を生産しないことがありますが、低価値の情報ストリームを大量に生産し続けます。

イテレーティブなマシンラーニングアーキテクチャーは何を推測できますか？それが以前除外した数千の「外れ値」ニュースソースを優先順位付けする必要があるということですか？それがトピック自体がニュースソースよりも優先順位付けに値するということですか（人気のあるトピックの場合、それは冗長な行動です）？

より役立つのは、システムが「ニュースに値する」と定義される特徴をより抽象的に捉えるために、データの次元性の階層を上下に移動してパターンを探す必要があることを学ぶことです。私の故郷のジャーナリストの祖父が「ニュースの嗅覚」と呼んだものです。

仮説の失敗の特定

学術的なプレッシャーにより、学術的な部門は、中央仮説が完全に（またはほぼ完全に）テストで失敗した作品を時々出版します。ただし、プロジェクトの方法と発見は、それ自体のために少しの価値があります。

そのような失望は、要約では示されません。最悪の場合、証拠された仮説は、結果グラフを読むことによってのみ判断できます。これには、提供された情報から方法論を詳細に推測すること、およびグラフやテーブルを文脈で意味のある方法で解釈できるグラフ解釈アルゴリズムが必要です。

NLPベースのシステムが要約を信頼しているがグラフやテーブルを解釈できない場合、最初の読み取りでは新しい論文にかなり興奮するかもしれません。残念ながら、学術的な論文における「隠れた失敗」の以前の例は、パターンに一般化するのが難しいため、トレーニングのために使用するのが難しいです。これは、主に省略または軽視の「学術的な犯罪」であるため、難しいからです。

極端な場合、AIライターは、結果を著者の目的の観点から何を意味するかを理解するために、リポジトリデータ（たとえば、GitHubから）を探したり、利用可能な補足資料を解析したりする必要があります。したがって、機械学習システムは、検証プロセスを自動化するという点で、関与する複数の未マップされたソースと形式を移動する必要があります。

「ホワイトボックス」シナリオ

AIセキュリティ論文で提示される最も過激な主張のいくつかは、ソースコードまたはソースインフラストラクチャへの非常に高いレベルのアクセスを必要とし、実用的には「ホワイトボックス」攻撃です。これは、AIシステムのアーキテクチャの以前の知られていなかった特性について推測するのに役立ちますが、現実的に利用可能な攻撃面をほとんど表しません。したがって、AI科学ライターは、セキュリティに関する主張を確率に分解して有効に展開するために、かなり優れたバルoney検出器が必要です。

自動化された科学ライターは、「ホワイトボックス」攻撃を「ホワイトボックス」言及から意味のあるコンテキストに分離することができる、十分なNLUルーチンが必要です。また、フレーズが論文に現れていない場合に「ホワイトボックス」方法論を推測する能力も必要です。

その他の「落とし穴」

不可能性と仮説の失敗がかなり埋もれている他の場所は、消去研究です。これは、新しい式または方法の重要な要素を体系的に除去して、結果が否定的に影響を受けるか、または「核心」の発見が堅牢であるかどうかを確認するものです。実践では、これらの研究を含む論文は通常、発見にかなり自信を持っていることが多いですが、慎重に読むと、時々「ブレフ」を発見できます。AI研究では、そのブレフは、過剰適合であることが多いです。ここで、マシンラーニングシステムは元の研究データで素晴らしいパフォーマンスを発揮しますが、新しいデータに一般化できません。または、再現できない他の制約の下で動作します。

潜在的なシステム抽出の別の有用なセクション見出しは、制限です。これは、科学ライター（AIまたは人間）が最初に下にスクロールするべきセクションです。ここには、論文の全仮説を否定する情報が含まれる可能性があり、先に進むと数時間の労力を失うことになります（少なくとも人間にとってはそうです）。ここでの最悪のシナリオは、論文に制限セクションがあるが、妥協的な事実はここではなく、他の場所に含まれている、またはここでは軽視されているということです。

次に、以前の研究があります。これは、Arxivテンプレートの早い段階に発生し、現在の論文が、通常、過去12〜18か月以内に発生した、はるかに革新的なプロジェクトに対するわずかな進歩であることを示します。この段階で、AIライターは、以前の研究がトラクションを獲得したかどうかを判断する能力が必要です。以前の研究は、発表時に一般の注目を逃れたに違いありませんか？それとも、新しい論文は、すでに十分に報道された以前のプロジェクトに対するただの形式的な追記ですか？

再利用と「新鮮さ」の評価

以前のバージョンの訂正以外に、論文のバージョン2は、著者が最初のバージョンが発表されたときに得られなかった注目を求めていることを示唆しています。ただし、多くの場合、論文は実際に2回目のチャンスに値します。メディアの注目が別の場所に逸れたり、提出が秋や冬の終わりのように混雑した「シンポジウム」と会議期間に埋もれたりした場合です。

Arxivでは、提出物のタイトルに付加される[UPDATE]タグは、再実行を区別するための便利な機能です。AIライターの内部「レコメンダーシステム」は、[UPDATE] ==「やり尽くされた」という点で慎重に検討する必要があります。特に、人間よりもはるかに速く論文を評価できるからです。この点では、人間よりも大きな利点があります。Arxivでは、[UPDATE]タグが長く続く可能性があります。

Arxivは、論文が別の論文（通常は同じ著者）とテキストの「重要な重複」を共有していることを示す情報も提供しています。この情報は、[UPDATE]タグがなければ、AIライターシステムによって「重複/再利用」状態に解析できます。

拡散の決定

他のジャーナリストと同様に、私たちの想定されるAI科学ライターは、未報告または報告不足のニュースを探しています。そうすることで、サポートするコンテンツストリームに価値を追加します。ほとんどの場合、TechCrunch、The Verge、EurekaAlertなどの大手プラットフォームで最初に紹介された科学的ブレークスルーを再報告することは、実際的ではありません。なぜなら、これらの大規模なプラットフォームは、コンテンツを網羅的な宣伝マシーンでサポートしているからです。メディアの飽和をほぼ保証します。

したがって、AIライターは、ストーリーが追跡するに値する程度に新鮮かどうかを判断する必要があります。

理論的には、最も簡単な方法は、コア研究ページ（要約、PDF、学術部門のウェブサイトのニュースセクションなど）への最近のインバウンドリンクを特定することです。一般的に、インバウンドリンク情報を提供するフレームワークは、オープンソースまたは低コストではありませんが、大手出版社は、ニュース性評価フレームワークの一部としてSaaS料金を支払うことができるでしょう。

そのアクセスを仮定すると、科学ライターAIは、多くの科学報道媒体が論文を引用していないという問題に直面しています。たとえば、情報が無料で利用できる場合です。すべての場合、メディアは二次報道が自分たちにリンクすることを望み、元の情報源にリンクするのではなく、自分たちにリンクすることを望みます。なぜなら、多くの場合、研究論文に特権的なアクセス（または準特権的なアクセス）を持っているからです（「ソーシャル科学ライター」参照）。したがって、彼らにはそのようなことをするための不誠実な口実があります。

したがって、AIライターは、論文からアクション可能なキーワードを抽出して、時間制限付きの検索を実行し、ストーリーがすでにどこかで発表されたかどうかを判断し、以前に拡散した場合、それを無視できるかどうかを評価する必要があります。

時々、論文はYouTubeに補足的なビデオ資料を提供します。ここで、「ビュー数」は拡散の指標として機能できます。さらに、AIは論文から画像を抽出し、画像ベースの検索を実行して、画像がどこで、いつ、どこで再公開されたかを判断できます。

イースターエッグ

時々、「ドライ」な論文は、著者によって軽視されたり、見落とされたり、無視されたりした、深くニュースになる意味のある発見を明らかにします。読者は全体を読んで計算をして初めてそれらを発見できます。

私は、著者が一般の人々よりもむしろ学術界に受け入れられることを心配していることが多いのではないかと思います。彼らは、核となる概念が一般の人々にとって単純にすぎるほど複雑であると感じているからです。彼らの機関のPR部門の過度な努力にもかかわらずです。

しかし、同様に、著者は仕事の意味を無視したり、認識できなかったり、または「科学的距離」のもとで公式に操作していることがあります。時々、これらの「イースターエッグ」は、仕事にとって肯定的な指標ではなく、複雑な発見の表に隠されているかもしれません。

Arxivを超えて

Arxivのようなドメインでは、科学論文を離散なトークンとエンティティにパラメータ化することは、分析するための一連の一貫したテンプレート化された「フック」を提供するため、はるかに簡単です。さらに、ほとんどの機能にはログインが不要です。

ただし、すべての科学出版物へのアクセスがオープンソースではないことは明らかです。私たちのAI科学ライターが、Sci-Hubを介して有料壁を回避すること、またはアーカイブサイトを使用して有料壁を避けること、またはさまざまな科学出版プラットフォームのドメインマイニングアーキテクチャを構築することが実行可能かどうかは、現時点では不明です。多くのプラットフォームは、体系的なプローブに対して構造的に抵抗しています。

さらに、Arxiv自身も、レート制限を設けています。これは、AIライターのニュース評価ルーチンを「人間の」スピードに遅くする可能性があります。

「ソーシャル」AI科学ライター

Arxivや同様の「オープン」科学出版プラットフォームのオープンでアクセス可能な領域を超えて、興味深い新しい論文へのアクセスを得ることは、著者の連絡先を探してそれを要求することを含むため、課題となる可能性があります。多くの場合、LinkedInは最も迅速な応答を得る最も迅速な方法です。ただし、現在、AIシステムはLinkedInのメンバーに連絡することが禁止されています。

研究者がAI科学ライターからの電子メールの要請にどう反応するかは、発行者の影響力に依存するでしょう。たとえば、ワイアードからのAIベースのライターが著者に連絡した場合、著者が仕事を広めることを熱望している場合は、反応が悪くならない可能性があります。

ほとんどの場合、著者はこれらの半自動化された交換が最終的に人間をループに巻き込むことになることを期待しているかもしれませんが、記事の実現可能性が特定のしきい値を下回っている場合、または出版物が人間の参加を引き付けるのに十分なトラクションを持っている場合、VOIPインタビューはAIによって促進される可能性があります。

AIを使用したニュースの特定

ここで説明した多くの原則と課題は、ジャーナリズムの他の分野の自動化の可能性にも適用され、ニュースストーリーを特定することがコアの課題です。多くのジャーナリストは、実際に記事を書くことは労力の最後の10%に過ぎないと主張し、キーボードを叩き始めるまでに、ほとんどの仕事はすでに終了しています。

したがって、主要な課題は、ニュースゲームの多くの神秘的な変動を横切って、ストーリーを特定し、調査し、検証することができるAIシステムを開発することです。これらのプラットフォームは、人間やその他のものに対するプローブに対して既に強化されています。

科学報道の場合、ニュースストーリーの潜在的な一次情報源である新しい論文の著者は、他の潜在的な一次情報源と同様に、自己利益のある議題を持っています。したがって、仮定される自動化された科学ライターは、今日のニュースがどこにあるかを判断するために、単純なNLPルーチンよりも多くのものが必要です。ニュースドメインが特に層別化されている場合（たとえば、株式、パンデミックの数字、スポーツ結果、地震活動、およびその他の純粋に統計的なニュースソースの場合）を除きます。したがって、仮定される自動化された科学ライターは、今日のニュースがどこにあるかを判断するために、単純なNLPルーチンよりも多くのものが必要です。経済的動機。したがって、仮定される自動化された科学ライターは、今日のニュースがどこにあるかを判断するために、単純なNLPルーチンよりも多くのものが必要です。経済的動機。したがって、仮定される自動化された科学ライターは、今日のニュースがどこにあるかを判断するために、単純なNLPルーチンよりも多くのものが必要です。経済的動機。したがって、仮定される自動化された科学ライターは、今日のニュースがどこにあるかを判断するために、単純なNLPルーチンよりも多くのものが必要です。経済的動機。したがって、仮定される自動化された科学ライターは、今日のニュースがどこにあるかを判断するために、単純なNLPルーチンよりも多くのものが必要です。経済的動機。したがって、仮定される自動化された科学ライターは、今日のニュースがどこにあるかを判断するために、単純なNLPルーチンよりも多くのものが必要です。経済的動機。したがって、仮定される自動化された科学ライターは、今日のニュースがどこにあるかを判断するために、単純なNLPルーチンよりも多くのものが必要です。経済的動機。したがって、仮定される自動化された科学ライターは、今日のニュースがどこにあるかを判断するために、単純なNLPルーチンよりも多くのものが必要です。経済的動機。したがって、仮定される自動化された科学ライターは、今日のニュースがどこにあるかを判断するために、単純なNLPルーチンよりも多くのものが必要です。経済的動機。したがって、仮定される自動化された科学ライターは、今日のニュースがどこにあるかを判断するために、単純なNLPルーチンよりも多くのものが必要です。経済的動機。したがって、仮定される自動化された科学ライターは、今日のニュースがどこにあるかを判断するために、単純なNLPルーチンよりも多くのものが必要です。経済的動機。したがって、仮定される自動化された科学ライターは、今日のニュースがどこにあるかを判断するために、単純なNLPルーチンよりも多くのものが必要です。経済的動機。したがって、仮定される自動化された科学ライターは、今日のニュースがどこにあるかを判断するために、単純なNLPルーチンよりも多くのものが必要です。経済的動機。したがって、仮定される自動化された科学ライターは、今日のニュースがどこにあるかを判断するために、単純なNLPルーチンよりも多くのものが必要です。経済的動機。したがって、仮定される自動化された科学ライターは、今日のニュースがどこにあるかを判断するために、単純なNLPルーチンよりも多くのものが必要です。経済的動機。したがって、仮定される自動化された科学ライターは、今日のニュースがどこにあるかを判断するために、単純なNLPルーチンよりも多くのものが必要です。経済的動機。したがって、仮定される自動化された科学ライターは、今日のニュースがどこにあるかを判断するために、単純なNLPルーチンよりも多くのものが必要です。経済的動機。したがって、仮定される自動化された科学ライターは、今日のニュースがどこにあるかを判断するために、単純なNLPルーチンよりも多くのものが必要です。経済的動機。したがって、仮定される自動化された科学ライターは、今日のニュースがどこにあるかを判断するために、単純なNLPルーチンよりも多くのものが必要です。経済的動機。したがって、仮定される自動化された科学ライターは、今日のニュースがどこにあるかを判断するために、単純なNLPルーチンよりも多くのものが必要です。経済的動機。したがって、仮定される自動化された科学ライターは、今日のニュースがどこにあるかを判断するために、単純なNLPルーチンよりも多くのものが必要です。経済的動機。したがって、仮定される自動化された科学ライターは、今日のニュースがどこにあるかを判断するために、単純なNLPルーチンよりも多くのものが必要です。経済的動機。したがって、仮定される自動化された科学ライターは、今日のニュースがどこにあるかを判断するために、単純なNLPルーチンよりも多くのものが必要です。経済的動機。したがって、仮定される自動化された科学ライターは、今日のニュースがどこにあるかを判断するために、単純なNLPルーチンよりも多くのものが必要です。経済的動機。したがって、仮定される自動化された科学ライターは、今日のニュースがどこにあるかを判断するために、単純なNLPルーチンよりも多くのものが必要です。経済的動機。したがって、仮定される自動化された科学ライターは、今日のニュースがどこにあるかを判断するために、単純なNLPルーチンよりも多くのものが必要です。経済的動機。したがって、仮定される自動化された科学ライターは、今日のニュースがどこにあるかを判断するために、単純なNLPルーチンよりも多くのものが必要です。経済的動機。したがって、仮定される自動化された科学ライターは、今日のニュースがどこにあるかを判断するために、単純なNLPルーチンよりも多くのものが必要です。経済的動機。したがって、仮定される自動化された科学ライターは、今日のニュースがどこにあるかを判断するために、単純なNLPルーチンよりも多くのものが必要です。経済的動機。したがって、仮定される自動化された科学ライターは、今日のニュースがどこにあるかを判断するために、単純なNLPルーチンよりも多くのものが必要です。経済的動機。したがって、仮定される自動化された科学ライターは、今日のニュースがどこにあるかを判断するために、単純なNLPルーチンよりも多くのものが必要です。経済的動機。したがって、仮定される自動化された科学ライターは、今日のニュースがどこにあるかを判断するために、単純なNLPルーチンよりも多くのものが必要です。経済的動機。したがって、仮定される自動化された科学ライターは、今日のニュースがどこにあるかを判断するために、単純なNLPルーチンよりも多くのものが必要です。経済的動機。したがって、仮定される自動化された科学ライターは、今日のニュースがどこにあるかを判断するために、単純なNLPルーチンよりも多くのものが必要です。経済的動機。したがって、仮定される自動化された科学ライターは、今日のニュースがどこにあるかを判断するために、単純なNLPルーチンよりも多くのものが必要です。経済的動機。したがって、仮定される自動化された科学ライターは、今日のニュースがどこにあるかを判断するために、単純なNLPルーチンよりも多くのものが必要です。経済的動機。したがって、仮定される自動化された科学ライターは、今日のニュースがどこにあるかを判断するために、単純なNLPルーチンよりも多くのものが必要です。経済的動機。したがって、仮定される自動化された科学ライターは、今日のニュースがどこにあるかを判断するために、単純なNLPルーチンよりも多くのものが必要です。経済的動機。したがって、仮定される自動化された科学ライターは、今日のニュースがどこにあるかを判断するために、単純なNLPルーチンよりも多くのものが必要です。経済的動機。したがって、仮定される自動化された科学ライターは、今日のニュースがどこにあるかを判断するために、単純なNLPルーチンよりも多くのものが必要です。経済的動機。したがって、仮定される自動化された科学ライターは、今日のニュースがどこにあるかを判断するために、単純なNLPルーチンよりも多くのものが必要です。経済的動機。したがって、仮定される自動化された科学ライターは、今日のニュースがどこにあるかを判断するために、単純なNLPルーチンよりも多くのものが必要です。経済的動機。したがって、仮定される自動化された科学ライターは、今日のニュースがどこにあるかを判断するために、単純なNLPルーチンよりも多くのものが必要です。経済的動機。したがって、仮定される自動化された科学ライターは、今日のニュースがどこにあるかを判断するために、単純なNLPルーチンよりも多くのものが必要です。経済的動機。したがって、仮定される自動化された科学ライターは、今日のニュースがどこにあるかを判断するために、単純なNLPルーチンよりも多くのものが必要です。経済的動機。したがって、仮定される自動化された科学ライターは、今日のニュースがどこにあるかを判断するために、単純なNLPルーチンよりも多くのものが必要です。経済的動機。したがって、仮定される自動化された科学ライターは、今日のニュースがどこにあるかを判断するために、単純なNLPルーチンよりも多くのものが必要です。経済的動機。したがって、仮定される自動化された科学ライターは、今日のニュースがどこにあるかを判断するために、単純なNLPルーチンよりも多くのものが必要です。経済的動機。したがって、仮定される自動化された科学ライターは、今日のニュースがどこにあるかを判断するために、単純なNLPルーチンよりも多くのものが必要です。経済的動機。したがって、仮定される自動化された科学ライターは、今日のニュースがどこにあるかを判断するために、単純なNLPルーチンよりも多くのものが必要です。経済的動機。したがって、仮定される自動化された科学ライターは、今日のニュースがどこにあるかを判断するために、単純なNLPルーチンよりも多くのものが必要です。経済的動機。したがって、仮定される自動化された科学ライターは、今日のニュースがどこにあるかを判断するために、単純なNLPルーチンよりも多くのものが必要です。経済的動機。したがって、仮定される自動化された科学ライターは、今日のニュースがどこにあるかを判断するために、単純なNLPルーチンよりも多くのものが必要です。経済的動機。したがって、仮定される自動化された科学ライターは、今日のニュースがどこにあるかを判断するために、単純なNLPルーチンよりも多くのものが必要です。経済的動機。したがって、仮定される自動化された科学ライターは、今日のニュースがどこにあるかを判断するために、単純なNLPルーチンよりも多くのものが必要です。経済的動機。したがって、仮定される自動化された科学ライターは、今日のニュースがどこにあるかを判断するために、単純なNLPルーチンよりも多くのものが必要です。経済的動機。したがって、仮定される自動化された科学ライターは、今日のニュースがどこにあるかを判断するために、単純なNLPルーチンよりも多くのものが必要です。経済的動機。したがって、仮定される自動化された科学ライターは、今日のニュースがどこにあるかを判断するために、単純なNLPルーチンよりも多くのものが必要です。経済的動機。したがって、仮定される自動化された科学ライターは、今日のニュースがどこにあるかを判断するために、単純なNLPルーチンよりも多くのものが必要です。経済的動機。したがって、仮定される自動化された科学ライターは、今日のニュースがどこにあるかを判断するために、単純なNLPルーチンよりも多くのものが必要です。経済的動機。したがって、仮定される自動化された科学ライターは、今日のニュースがどこにあるかを判断するために、単純なNLPルーチンよりも多くのものが必要です。経済的動機。したがって、仮定される自動化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