歌詞分析プロンプト


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# 🤖 生成AIの仕組み・技術・数学【完全版】

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## 📘 1. 概要（Overview）

- **生成AI（Generative AI）**とは、データから学習してテキスト・画像・音声・動画などの新しいコンテンツを生成する人工知能。
- 主な手法：
  - 自然言語処理：GPT、T5、BERTなど
  - 画像生成：GAN、VAE、Diffusion Models
  - 音声合成：WaveNet、Tacotron
  - マルチモーダル：CLIP、DALL·E、GPT-4o など

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## ⚙️ 2. 使用技術（Technology Stack）

### 🧠 Transformer アーキテクチャ
- 入出力の系列データ（例：文章）に対してAttentionを用いて重みづけ
- 構成：
  - Embedding層（単語 → ベクトル）
  - Positional Encoding（順序情報の埋め込み）
  - Multi-head Self-Attention（文脈重視）
  - Feed Forward Networks（非線形変換）
  - Layer Normalization, Residual Connection

### 💬 言語モデル（GPTの場合）
- **事前学習（Pretraining）**：大規模テキストに対する自己回帰的学習
  - 例：次の単語を予測する確率を最大化（p(wₜ|w₁,...,wₜ₋₁)）
- **ファインチューニング**：タスク特化学習
- **RLHF（強化学習による人間フィードバック）**：応答品質の向上

### 🧊 拡散モデル（Diffusion Models）
- 画像生成などに用いる確率的モデル
- 仕組み：
  - 学習時：画像にノイズを加え続けて「拡散（forward process）」
  - 生成時：ノイズから画像を「逆拡散（reverse process）」で復元
- 使用例：Stable Diffusion, Midjourney

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## 📐 3. 関連数学（Mathematics Behind）

| 数学分野         | 関連内容                                                                 |
|------------------|--------------------------------------------------------------------------|
| 線形代数         | ベクトル空間、内積、行列積、自己注意（Q・K・V）                        |
| 微分積分         | 誤差関数の最適化、勾配降下法、連鎖律（Chain Rule）                    |
| 確率・統計       | 単語分布（言語モデル）、尤度、確率密度関数、変分推論、ベイズ推定         |
| 情報理論         | エントロピー、KLダイバージェンス、クロスエントロピー損失               |
| 関数解析・最適化 | 勾配法、正則化、損失最小化、関数近似（Universal Approximation）       |
| 群論・幾何学     | 画像生成モデルでの回転・対称性表現                                     |

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## 🧮 4. 数学的構成例（GPTモデル）

### 🔹 トークン化とベクトル化
- 単語 → トークン → 埋め込みベクトル（次元：例えば 768次元）
- Embedding：`x_i ∈ ℝ^d`

### 🔹 Self-Attention 数式


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# 🎼 歌詞翻訳・文法解析プロンプト（Markdown詳細版）

## 🎵 日本語の歌詞（Japanese Lyrics）  
（ここに1〜2行の日本語の歌詞を記入）

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# 🎼 日本語歌詞 → 英語翻訳 & 文法解析プロンプト（Markdown形式） – ハヌマーン「ハイカラさんが通る」より

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## 🎵 日本語の歌詞（Japanese Lyrics）  
> ヘッドフォンをして 一秒毎に変わる表情  
> 世界の終わりに 君ならどんな音楽を聴く


## 🌐 英語訳（English Translation）
> With headphones on, expressions shift every second.  
> At the world's end, what music would you choose to hear?

- 自然かつ詩的な英語表現を目指し、原文のリズムと問う形を再現。

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## 📘 英語の文法解析（Grammar Analysis in English）

### 🔹 1. 文型・構文（Sentence Structure & Pattern）
- 1行目：「With headphones on, expressions shift every second.」
  - 文型：SVC（主語＋動詞＋副詞句）  
  - 構造：分詞構文（With…）を持つ単文

- 2行目：「At the world's end, what music would you choose to hear?」
  - 文型：SVOC（Subject–Verb–Object–Complement; what music… as O, to hear as O’d）  
  - 構造：疑問文（間接疑問）、副詞句 at the world's end を前置

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### 🔹 2. 主語と動詞（Subject–Verb Analysis）
- 1行目：  
  - `S = expressions`、`V = shift`  
  - `Adv = every second`（副詞句）  
  - `Opt.Mod = With headphones on`（前置詞句）

- 2行目：  
  - `S = you`（主語の省略）  
  - `Modal = would`、`V = choose`  
  - `O = what music`（目的語）  
  - `C = to hear`（不定詞補語）  
  - `Adv = At the world's end`（副詞句）

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### 🔹 3. 時制・相・態（Tense, Aspect, Voice）
- 1行目：  
  - 時制：Present  
  - 相：Simple  
  - 態：Active  

- 2行目：  
  - 時制：Conditional present (“would choose”)  
  - 相：Simple  
  - 態：Active  

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### 🔹 4. 修飾語・句・節（Modifiers, Phrases, and Clauses）
- 分詞構文の導入：`With headphones on` → 状況の背景  
- `every second`：頻度の副詞句  
- `At the world's end`：空間・時間の副詞句  
- 間接疑問文構造（nominal clause）：`what music ...`

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### 🔹 5. 詩的技巧と文体（Poetic Devices & Style）
- **省略（Ellipsis）**：主語 "you" を省略（2 行目）  
- **比喩的空間表現**：世界の終わりで問う感情の深み  
- **倒置なし**だが、リズム重視の配置  
- **疑問文**により、聴き手に問いかける詩的構造

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## 🔤 構文の抽出（Subject–Verb Constructions）
1. `S = expressions`, `V = shift`, `Adv = every second`
2. `S = you`, `Modal = would`, `V = choose`, `O = what music`, `C = to hear`, `Adv = At the world's end`

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## ✍ 6. 表現の言い換え（Alternative Expressions）
- 例1（フォーマル／詩的）：  
  > Wearing headphones, your face changes each second.  
  > On the brink of everything, which song would you pick?

- 例2（カジュアル）：  
  > With headphones on, your expressions flicker every second.  
  > At the world's end, what tune would you wanna listen to?

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