#Fin Rememberer
基於紙本文獻內容生成題目，以互動答題的模式提高學習效率。
動機 Motivation
對於大量文字資料的參考文獻中需要背誦大量資訊是非常沒有效率的，比如單字、名詞解釋等，過去我曾使用 Java 開發了一支能夠基於文本資料生成題目的背單字程式，但其缺點是文本資料必須手動輸入，那這又失去了提高學習效率的目的，因此我首先想到的方法是將紙本文獻的文字內容進行文字辨識，並基於文字辨識的文字結果生成題目，但問題來了，在這樣的情況下我的紙本文獻的文字格式就必須要有固定的格式，也就是說我在進行文字辨識前必須要先準備好指定格式的文獻資料，那如此一來就又失去了提高學習效率的目的了，為此我想到的解決方法是，使用當前最為熱門的 ChatGPT 替我解決這個格式不固定的困擾，如此一來，我便可以直接將紙本文獻的文字辨識結果交由 AI 來幫我生成題目，而不再需要事先將文本格式固定。
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重點程式碼講解
心得與收穫
在最後的 Final Project 中我將整個 Project 的每一個 feature 都拆開來寫，因此我使用了相當多的 git，也因此在整個開發的過程中，我整個時間的花費大概是，git 40%、Developing features 40%、Combining features 30%，我覺得這真的不誇張，因為我在開始寫之前就有想到如果我直接對 main project 加新的 feature 結果掛了那可能就整個都沒了，所以決定拆開來寫，這個 project 絕對是我寫過規模最大的作品了，過去我的時間都花在競程上，因此基本沒機會接觸到專案開發，也因此接下來就算這學期過後再加上去的 feature 也不會有分數了，我還是會持續更新，並嘗試上架到 App Store，甚至再另外開發 Android 版本。
未來展望
目前的文字辨識只能支援英文，未來我將針對影像辨識進行一番研究，深入學習背後原理而不是單純使用 Protocol；目前 GPT 的題目生成的成效並不如我的預期，未來我將深入學習 NLP，嘗試設計出用來針對文本生成優秀題目的模型。
