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    最強の英単語帳

Anki & 生成AIで最強の英単語帳を作る。

やりたいこと
英単語を効率的に学習したい。


Ankiとは

https://apps.ankiweb.net/

単語カード(リングカード)のアプリ版で、苦手な単語は頻繁に、覚えてる単語はときどきしか出ない。
個人的には、英単語帳の中で覚えきれなかった単語(100~200個くらい)をAnkiに入れている。
Ankiの説明、ChatGPTの要約：
Ankiは、暗記のための認知科学技術を用いた無料のオープンソースフラッシュカードプログラムで、
内容に依存せず、HTMLを使って様々なメディアを含むカードを提示します。
このプログラムは、1980年代に開発されたSM-2アルゴリズムに基づく間隔反復法を採用しており、
カードの優先度や緊急度に応じて表示を調整します。
データはSQLite形式で保存されます。


メリット -> 科学的に効率よく英単語を覚えられるらしい。


デメリット -> 自分でカードを作るのがめんどくさい。単語カードの表裏をcsvファイルで作成する。


英単語帳に必要な要素

MUST

覚えたい英単語 -> 手動で頑張る
英単語の日本語の意味 -> ChatGPT


WANT

例文 -> ChatGPT
音声 -> Ankiの拡張機能(内部的にはオンライン辞書やGCPのText-to-Speechなど利用)
画像 -> Stable Diffusion


単語の意味、例文、例文の翻訳をChatGPTで作成する。


以下の3つをChatGPTで作成。

単語の意味
例文
例文の翻訳


例文と例文の翻訳をまとめて依頼すると、結果が安定しなかった。
普通に回答させると、Certainly! Here's the requested informationとか余計なことを返すので、Function Callingを使う。
gpt-4-1106-previewでは、結果が安定しなかったので、gpt-3.5-turboを使った。
例文の翻訳を返すときに、"Japanese sentence"だと、空が返ったり、英語例文がそのまま入ってしまったりした。"Translated Japanese"が一番安定した。Google Translate使ったほうが無難？
単語の意味は、該当しない品詞を勝手に返すことがよくある。cooperativeは動詞の意味はない。関連語のcooperateの意味をとってる？

import argparse
import csv
import html
import os
import json
from openai import OpenAI

from google.cloud import translate_v2 as translate


# APIキーを設定. OPENAI_API_KEYを自動的に読み込む。
client = OpenAI()
TARGET_LANG = "ja"

parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument("--csv_file_path", type=str, required=True,
                    help="英単語ファイルのパス. csvファイルの第一列目にある英単語から例文を生成します.")
parser.add_argument("--output_file_path", type=str, required=True,
                    help="出力ファイルパス. 元のファイルの右側に例文を追加します.")
args = parser.parse_args()


def translate_text(target: str, text: str) -> dict:
    """Translates text into the target language.

    Target must be an ISO 639-1 language code.
    See https://g.co/cloud/translate/v2/translate-reference#supported_languages
    """
    translate_client = translate.Client(target_language=target)

    if isinstance(text, bytes):
        text = text.decode("utf-8")

    # Text can also be a sequence of strings, in which case this method
    # will return a sequence of results for each text.
    result = translate_client.translate(text)

    return result


def generate_sentence_from_word(word):
    # APIへのクエリを作成
    template = f"Please Create an English sentence using the word {word}?"
    # template = f"Please Ceate an English sentence using the word {word} and translate the created English sentence into Japanese."
    response = client.chat.completions.create(
            # model="gpt-4-1106-preview",
            model="gpt-3.5-turbo",
            messages=[
                {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
                {"role": "user", "content": template},
                ],
            functions=[
                {
                    "name": "get_english_sentence",
                    "description": "Show an English sentense",
                    "parameters": {
                        "type": "object",
                        "properties": {
                            "sentence": {
                                "type": "string",
                                "description": "Created English sentence",
                                },
                            },
                        },
                    }
                ],
            function_call={"name": "get_english_sentence"},
            )
    return json.loads(response.choices[0].message.function_call.arguments)


def generate_translation_from_sentence(sentence):
    # APIへのクエリを作成
    template = f'次の英文を日本語に翻訳してください。"{sentence}"'
    response = client.chat.completions.create(
            # model="gpt-4-1106-preview",
            model="gpt-3.5-turbo",
            messages=[
                {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
                {"role": "user", "content": template},
                ],
            functions=[
                {
                    "name": "get_japanese_translation",
                    "description": "Show translated Japanese sentence",
                    "parameters": {
                        "type": "object",
                        "properties": {
                            "translation": {
                                "type": "string",
                                "description": "Translated Japanese",
                                },
                            },
                        },
                    }
                ],
            function_call={"name": "get_japanese_translation"},
            )
    return json.loads(response.choices[0].message.function_call.arguments)


def generate_jp_words_from_english(word):
    # APIへのクエリを作成
    template = f"{word}という英単語の日本語での意味を、名詞、動詞、形容詞、副詞の品詞ごとに教えてください。該当しない品詞は回答する必要がありません。"
    response = client.chat.completions.create(
            # model="gpt-4-1106-preview",
            model="gpt-3.5-turbo",
            messages=[
                {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
                {"role": "user", "content": template},
                ],
        functions=[
            {
                "name": "get_json",
                "description": "英単語の日本語の意味を品詞ごとに示す",
                "parameters": {
                    "type": "object",
                    "properties": {
                        "noun": {
                            "type": "string",
                            "description": "日本語の名詞の意味",
                        },
                        "verb": {
                            "type": "string",
                            "description": "日本語の動詞の意味",
                        },
                        "adjective": {
                            "type": "string",
                            "description": "日本語の形容詞の意味",
                        },
                        "adverb": {
                            "type": "string",
                            "description": "日本語の副詞の意味",
                        },
                    },
                },
            }
        ],
        function_call={"name": "get_json"},
            )
    return json.loads(response.choices[0].message.function_call.arguments)


# CSVファイルを開く
with open(args.csv_file_path, 'r') as csv_file, open(args.output_file_path,
                                                     'w') as w_file:
    reader = csv.reader(csv_file)
    writer = csv.writer(w_file)

    # 各行を読み込む
    for row in reader:
        word = row[0]
        sentence = generate_sentence_from_word(word)
        translation = generate_translation_from_sentence(sentence["sentence"])
        jp_words = generate_jp_words_from_english(word)
        # jp_text = translate_text(TARGET_LANG, sentence)["translatedText"]
        # jp_text = html.unescape(jp_text)
        # writer.writerow([row[0], row[1] + "<br>" + sentence + "<br>" + jp_text])
        
        print(jp_words)
        w = f"<ul>"
        if "verb" in jp_words:
            w += f"<li>[V]: {jp_words['verb']}</li>"
        if "verb" in jp_words:
            w += f"<li>[N]: {jp_words['noun']}</li>"
        if "adverb" in jp_words:
            w += f"<li>[adv]: {jp_words['adverb']}</li>"
        if "adjective" in jp_words:
            w += f"<li>[adj]: {jp_words['adjective']}</li>"
        w += "</ul>"
        s = f"<ul><li>{sentence['sentence']}</li><li>{translation['translation']}</li></ul>"
        writer.writerow([row[0], w + s])


生成されたcsvの一部

solitary,<ul><li>[adv]: 孤独に</li><li>[adj]: 孤独な</li></ul><ul><li>She enjoys spending long solitary walks in nature.</li><li>彼女は自然の中で長い一人散歩をすることを楽しんでいます。</li></ul>
needy,<ul><li>[adj]: 助けを必要とする</li></ul><ul><li>The organization provides assistance to the needy individuals in the community.</li><li>組織は地域の困窮者に支援を提供します。</li></ul>
attentive,<ul><li>[adv]: 注意深く</li><li>[adj]: 注意深い</li></ul><ul><li>She was very attentive during the meeting.</li><li>会議中、彼女はとても注意深かったです。</li></ul>
denote,<ul><li>[V]: 示す</li><li>[N]: 示すこと</li><li>[adv]: 示して</li><li>[adj]: 示された</li></ul><ul><li>The red color is often used to denote danger.</li><li>赤色は危険を示すためによく使われます。</li></ul>
tribunal,<ul><li>[V]: 審理する</li><li>[N]: 審問所、裁判所</li><li>[adv]: 審法により</li><li>[adj]: 審判の</li></ul><ul><li>The tribunal was tasked with overseeing the legal proceedings.</li><li>裁判所は、法的手続きの監督を担当しました。</li></ul>


Stable Diffusionで画像生成

英単語に関連したイメージと一緒に覚えると記憶に残りやすいので、単語(と例文)から画像生成する。
AnkiはHTMLが使えるので、画像も埋め込むことができる。
https://www.rarejob.com/englishlab/column/20210914/
みなさんは英単語やイディオムを覚える際、どうしても覚えられないものにでくわしたことはありませんか？
何度も声に出したり、書いたりしても覚えられないものがあるかもしれません。

そんな時、その単語を絵や写真などのイメージとともに覚えると記憶に残りやすいという側面があります。

以下、生成したイメージ。
例文のほうがそれっぽい画像ができてそう。

solitary


cooperative


attentive


denote


tribunal


She was very attentive during the meeting


The organization provides assistance to the needy individuals in the community.


She enjoys spending long solitary walks in nature.


The tribunal was tasked with overseeing the legal proceedings.


The team members are working in a cooperative manner to achieve their goals.


The red color is often used to denote danger.