026|怎樣快速從龐大的學術文獻中提取關鍵信息?

更新 發佈閱讀 1 分鐘

最近實踐將學術閱讀流水線化,效率顯著提升。


其中已經有兩個動作實踐了50次以上,達到標準化。


動作一:將文獻內容轉為資訊塊


良品一標準

原料:閱讀材料的文本形式

成果物:資訊塊


動作二:將資訊塊匯集成話題索引筆記 (Keyword Index)


良品二

原料:帶著相同標籤的資訊塊

成果物:話題關鍵字索引筆記


製作良品一的過程,與文獻內容發生第一次閱讀關係。閱讀過程中,將長文本切成每份300-600中文字,或者150-300英文字的資訊塊。


每個資訊塊是一張Obsidian中的筆記。有了資訊塊內容後,根據內容提到的觀念,製作詳盡的關鍵字標籤。


這些關鍵字標籤,在未來在製造良品二時,能帶你找回所有提到話題關鍵字的資訊塊。


屆時就能從資訊塊中,


抽取與話題關鍵字相關觀點,製作話題關鍵字筆記。


透過將動作標準化,讀Paper變得不再費力,


而且更好計算產出結果。



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