- Patlo ea semantic ka puo ea tlhaho e nang le likakaretso le li-filters bakeng sa tlhahlobo e potlakileng
- Eketsoa ka har'a likholomo le litafole tse bapisang tse seng li loketse ho romelloa ho CSV le Zotero
- Likarolo tse tsoetseng pele: Akaretsa Maikutlo, pokello ea lintlha, le lipotso tse qotsitsoeng
Bao, bakeng sa lithuto kapa mosebetsi, ba qetang lihora tse ngata ba ntse ba hlahloba lingoliloeng le li-PDF, joale ba na le lisebelisoa tsa bohlokoa tseo ba nang le tsona: HlahisaSesebelisoa sena se sebetsa joalo ka mothusi oa lipatlisiso tsa AI E potlakisa mesebetsi ea bohlokoa tlhahlobong e hlophisitsoeng ntle le ho itela ka thata. Sebakeng sa ho batla ka bofofu, e o lumella ho botsa lipotso ka puo ea tlhaho le ho fumana liphetho tse nepahetseng, likakaretso, le lintlha tse loketseng ho hlahlojoa.
Mo nke e le mosebetsi-’moho ea bohlale ea utloisisang seo u se hlokang ’me a khutlisetsa lingoliloeng tse molemo ho uena. e ntša lintlha tsa bohlokoa le ho kopanya liphetho ka mokhoa o hlakilengHo feta moo, e hokahana le lisebelisoa tse kang Zotero mme e o lumella ho romella liphetho ka sebopeho sa CSV ho tsoela pele ho sebetsa tlhahlobo ea hau kapa ho tlaleha ka tsela e hlophisitsoeng.
Elicit ke eng mme e rarolla eng?
Elicit ke mothusi oa AI ea ikemiselitseng lipatlisiso tsa thuto tse khonang ho ho batla ka bohona, ho ntšoa ha data, le ho kopanyaE ntlafalitsoe ho araba lipotso tsa mahlale tse ngotsoeng ka puo ea tlhaho, e nolofaletsang bophelo ho ba sa tsebeng mantsoe a laolehileng kapa thesauri e khethehileng.
Mokhoa oa eona oa semantic o supa sepheo sa potso mme o beha lihlooho tse lumellanang le mohopolo oa motheo. leha mantsoe a sa nyallane hantleSena se bula monyako oa mekhoa e fapaneng le likhokahano tse khahlisang lipakeng tsa libaka tse amanang le potso ea hau ea pele.
Mokhoa oa ho fumana lingoliloeng tse amanang le Elicit
Mohato oa pele ke ho theha sepheo. E phahamisa a potso ea lipatlisiso e hlakileng le e tobileng sebakeng sa ho batla. Ka mohlala, ho e-na le ho thathamisa mantsoe a sa reroang, iketsetsa potso eo u hlileng u batlang ho e araba.
Sesebelisoa se lemoha mantsoe a bohlokoa a amanang le potso ea hau mme se fana ka maikutlo a maikutlo a amanang; Mantsoe ana a bohlokoa a natefisa lipatlisiso ntle le ho kenya mahlalopa ka bonngoe.
Kamora ho sebetsa potso ea hau, u tla bona lethathamo la litokomane tse etelletsoang pele ho latela bohlokoa. Ho tšoana le ho ba le ralaeborari ea khethehileng ea behang lintho tsa bohlokoa ka ho fetisisa holimo. kahoo o ka sefa kapele.
Ho potlakisa ts'ebetso ea tlhahlobo, Elicit e hlahisa likakaretso tse khutšoane tsa sephetho ka seng se lumellanang le potso ea hau. Ponahalo ena e u lumella ho etsa qeto kapele. hore na sengoloa se lokeloa ke ho baloa ka botlalo kapa se lokela ho lahloa.
Ha u ntse u fumana likotoana tsa bohlokoa, eketsa litšupiso ho mookameli oa hau kapa 'mapa oa tsela. Elicit e etsa hore ho be bonolo ho boloka le ho romella liphetho. ho Zotero kapa faeleng ea CSV ho tsoela pele ho sebetsa tlhahlobong ea mokhoa.
Patlisiso ea Semantic ka puo ea tlhaho
O mong oa melemo ea eona e meholo ke hore o ka ngola lipotso tse felletseng, mme enjene ya semantic e toloka maikemisetso ho kgutlisetsa mosebetsi wa maleba le ha tlotlontswe e sa tsamaellane hantle.
Mokhoa ona o bohlokoa haholo maemong a bophelo bo botle ba bongaka le ba sechaba, moo mantsoe a fapaneng a fapaneng ho latela mongoli. Ka mohlala, ha ho etsoa lipatlisiso ka phello ea ho itšehla thajana ka nako e telele ho batho ba baholo, Lithuto tse mabapi le bolutu bo sa feleng kapa litlamorao tsa maikutlo li ka hlaha e eketsang pono ea tlhahlobo ea hau.
Ho rua molemo ka ho fetisisa ho eona: theha potso ka puo ea tlhaho, Hlahloba lihlooho tse khothalelitsoeng, tse hlophisitsoeng ho ea ka bohlokoa., 'me sefa ka selemo, mofuta oa thuto kapa palo ea batho haeba u hloka ho e fokotsa.
Tlhahisoleseding le papiso ka litafole
Elicit e u lumella ho khetha lithuto tse ngata le ho ntša data e hlophisitsoeng ka likholomo, ho hlahisa lipapiso tsa sebopeho sa tafole ka ho tobetsa e le 'ngoeE bohlokoa haholo bakeng sa ho bona litlhaloso, mekhoa, boholo ba mehlala, kapa palo ea batho ha u habanya feela.
Phallo e tloaelehileng: etsa patlo, tšoaea lingoliloeng tse u khahlang 'me u kenye likholomo tseo u li batlang tafoleng. Sesebediswa se bokella tlhahisoleseding e nepahetseng ho tswa thutong ka nngwe. kahoo o ka bapisa mekhoa kapa liphetho ntle le ho bula li-PDF ka bonngoe.
Ak'u nahane u batla ho sekaseka hore na bangoli ba fapaneng ba amana joang le khatello ea maikutlo le boikoetliso: U tla khona ho ntša litlhaloso, litekanyo tse sebelisitsoeng, le litšobotsi tsa sampole. ho bapisa ka hloko pele ho puiso e tebileng.
Ha u se u e-na le tafole, hoa khoneha ho e romela kantle ho naha bakeng sa tlhahlobo e eketsehileng. Sebopeho sa CSV se etsa hore ho be bonolo ho arola, ho hloekisa, le ho bona data ka mahlo a kelello. ho sehlophisi seo u se ratang haholo kapa u se kenye tlalehong ea hau ea tlhahlobo.
Kakaretso ea kakaretso ea tlhahiso
Ha u bula rekoto e itseng, Elicit e fana ka khutsufatso e khuts'oane e hlalosang sepheo sa thuto, mokhoa oa mokhoa, le liphetho tsa mantlha. Puo ke ea theknoloji empa e fumaneha habonolo, e phethahetseng bakeng sa tlhahlobo e potlakileng kapa lipuisano tsa pele.
Sena se boloka nako ha u tšoara lingoliloeng tse ngata. U potlakela ho khetholla mesebetsi e hlileng e tlatsetsang. potsong ea hao, 'me u chechisa ho bala tse ling kaofela ka botlalo.
Ak'u nahane ka mosuoe a hlahloba sehlooho se selelele ka lisosa tsa lefu la pelo: ka kakaretso ea Elicit U ka etsa qeto ka metsotso e seng mekae hore na u tla e kenyelletsa bukeng ea tataiso. ntle le ho bala maqephe a mashome a mabedi a pele.
Ho nka monyetla ka eona: etsa patlo, bula pono e felletseng ea thuto, 'me u bale kakaretso e hlahisitsoeng ke AI. E boloke haeba u e hloka bakeng sa matrix a hau a bopaki kapa ho lokafatsa hore na ke hobaneng ha o kenyelletsa kapa o behella ka thoko mosebetsi oo.
Sefa ka bohlale ho latela mekhoa e tloahelehileng
Ha lenane la liphetho le pharalletse, Elicit e lumella kenya li-filters ka kotloloho ho litšiea tse bonahalang ho tloha tafoleng: ka boholo ba mohlala, moralo, palo ea batho, linako tsa lipalo, kapa mantsoe a kenyelletsoeng / a sa kenyelletsoeng.
O ka kopanya maemo le basebetsi joalo ka kholo ho feta, kenyelletsa kapa ho qhelela ka thoko lipehelo, ho hloekisa sehlopha sa lintho tse nepahetseng ka moralo oa hau oa tlhahlobo kapa boikoetliso ba bongaka.
Tšebeliso e tloaelehileng lipatlisisong tsa bongaka: ho fokotsa ho ea ka lihlopha tsa lilemo kapa ka mofuta oa boithuto ho ntlafatsa boleng ba kantle ba khetho ea hau. Ka tsela ena u tsepamisa 'malo oa hau libukeng ka matla le ho tsepamisa maikutlo ao u a hlokang.
Phallo e bonolo: qala patlo ea hau ka puo ea tlhaho, bula tafole, ebe u sefa kholomong e u khahlang ho fihlela o siiloe le sampole ea lintho tse shebiloeng.
Akaretsa Maikutlo: hlakisa mantsoe a rarahaneng
Haeba u kopana le mohopolo o iphetang oa mokhoa, oa lipalo, kapa oa bongaka, Mosebetsi oa Sumarize Concepts o fana ka tlhaloso e khutšoanyane le e hlophisitsoeng hantle e thehiloeng ho lingoliloeng tsa thuto.
Sebaka se bonolo: leqepheng la lehae, ka tlase ho mongolo oa mongolo, Bula karolo ea More tool ebe o tobetsa Summarize ConceptsNgola nako 'me u tla fumana kakaretso ea didactic ho u ntlafatsa.
Mohlala, mabapi le taba ea bonnete ba kantle e hlahang nako le nako, U ka fumana tlhaloso hang-hang 'me ua e sebelisa lipapisong tsa hau. ntle le ho senya nako ho latela litlhaloso mehloling e mengata.
Tsela ena e khaoletsang e thusa ho lokisetsa litlelase, linehelano kapa litlaleho. le ho hlalosa ka mokhoa o sireletsehileng litemana tsa tekheniki ea lingoliloeng tse nang le jargon e khethehileng.
Mesebetsi e meng e tsoetseng pele: li-dataset, likakaretso tse telele, le lipotso tse nang le mantsoe a qotsitsoeng
Elicit e boetse e fana ka mosebetsi o ikhethileng oa ho fumana li-dataset. Eya feela ho khetho ea li-dataset, Hlalosa mofuta oa data eo u e batlang 'me u lumelle AI ho u tataisa. ho ea mehloling e amehang.
Haeba u na le litemana tse telele (tlaleho kapa tokomane ea thuto), u ka li manamisa mosebetsing oa ho akaretsa. 'me sesebelisoa se tla hlahisa phetolelo e khutšoanyane le e hlakileng e bolokang lintho tse hlokahalang bakeng sa ho bala kapele.
Ho phaella moo, ho na le mosebetsi oa lipotso le likarabo o khutlisetsang likarabo ka litšupiso. Ha u ngola potso ea hau, Elicit e u fa karabo e tsamaeang le mantsoe a qotsitsoeng kahoo u ka bona moo boitsebiso bo tsoang teng.
Motsoako ona oa mesebetsi o fokotsa mosebetsi oa matsoho, potlakisa kutloisiso le ho ntlafatsa traceability ea lipolelo litokomaneng tsa hau.
Mohloli oa lingoliloeng: Seithuti sa Semantic le motsoako oa maemo
Har'a mekhoa ea eona, Elicit e sebelisa enjine ea ho batla ea Semantic Scholar ho fumana litšupiso tsa thuto. Ho latela kakaretso ea sengoloa se seng le se seng, hlahisa motsoako o ikhethileng e amanang le potso ea hau, e u thusang ho theha moralo oa thuto.
Taba ena ha se mokhoa o bonolo oa ho seha le ho beha: o etelletsa pele karabo ea potso ea hau, ho etsa hore tlhahlobo ea pele e potlake hape e be le thuso ho tloha sehlopheng sa pele sa liphetho.
Mokhoa oa ho sebelisa Elicit bakeng sa tlhahlobo ea lingoliloeng
- Hlalosa potso le boholo ba tlhahlobo.
- Qala patlo ka puo ea tlhaho.
- Sebelisa likakaretso ho hlahloba.
- Khetha lingoloa 'me u ntše likholomo tsa bohlokoa tafoleng.
- Kenya li-filters ho boloka lithuto tse nepahetseng haholo.
Ebe, romella ho Zotero le/kapa CSV ho boloka traceability. Ka tafole letsohong, o lemoha mekhoa, liphapang tsa mekhoa, le likheo.Ha sengoloa se bonahala se le bohlokoa, tlolela ho bala ka botlalo.
Haeba u kopana le mantsoe a sa tloaelehang, sheba Summarize Concepts; Haeba o hloka moelelo o eketsehileng kapa ho bapisa tleleime, sebelisa lipotso le likarabo ka mantsoe a qotsitsoeng. ho fumana kapele mehloli e tshehetsang ntlha ka nngwe.
Bakeng sa merero e hlokang boitsebiso bo itseng, hlahloba mosebetsi oa sete ea data. Mme ha o hloka ho kopanya tokomane e telele, sebelisa ts'ebetso ea kakaretso. ho boloka nako ntle le ho lahleheloa ke pono ya seo eleng sa bohlokwa.
Na Elicit e nka sebaka sa mekhoa ea setso?
Sesebelisoa ha se nke sebaka sa kahlolo ea bohlokoa, ho bala ka botlalo, kapa tlhahlobo ea boleng ba lithuto; E sebetsa joalo ka ts'ehetso ea ho iketsetsa mehato e iphetang le ho u fa motheo o betere oa ho etsa qeto.
Nahana ka Elicit e le mokhoa oa ho potlakisa lebelo: E o thusa ho fumana, ho hlophisa, le ho kopanyaha o ntse o hlahloba leeme, bonnete, le ho sebetsa 'me u nke qeto ea hore na khetha AI e ntle ka ho fetisisa bakeng sa litlhoko tsa hau.
Elicit e bitsa bokae?
Ho na le merero e nang le bokhoni bo fapaneng le meeli ea tšebeliso. Ho fumaneha le maemo a ka fapana ho ea ka nakoKa hona, tsela e bohlale ka ho fetisisa ke ho shebana le litaba tse nchafalitsoeng tsa semmuso le tlhahlobo Ke lintlha life tseo bathusi ba AI ba li bokellang? pele o rera morero o molelele.
Ka tsohle tse ka holimo, Elicit o hlahella e le molekane ea matla: Enjine ea ho batla ea semantic e utloisisang lipotso tsa hau, khutsufatso e u bolokelang ho bala ho sa hlokahale, le sesebelisoa se etsang lipapiso ka metsotsoana.Ha e sebelisoa ka bohlale, e fokotsa khohlano ea tlhahlobo haholo 'me e u siela nako e eketsehileng bakeng sa seo e leng sa bohlokoa: ho sekaseka lithuto ka 'nete le ho etsa liqeto tse nang le tsebo.
Mohlophisi ea ikhethileng litabeng tsa theknoloji le marang-rang ea nang le boiphihlelo bo fetang lilemo tse leshome mecheng ea litaba tse fapaneng tsa dijithale. Ke sebelitse ke le mohlophisi le moetsi oa dikahare bakeng sa khoebo ea e-commerce, puisano, papatso ea marang-rang le lik'hamphani tsa papatso. Ke ngotse hape ka liwebsaete tsa moruo, tsa lichelete le tsa makala a mang. Mosebetsi oa ka le ona ke takatso ea ka. Joale, ka lingoliloeng tsa ka ho Tecnobits, Ke leka ho hlahloba litaba tsohle le menyetla e mecha eo lefatše la theknoloji le re fang eona letsatsi le leng le le leng ho ntlafatsa bophelo ba rona.