Hintergrund des Themas
Interdisziplinäre Forschung erfordert die Integration von Literaturquellen aus verschiedenen Bereichen, und herkömmliche Methoden leiden unter Problemen wie dem einseitigen Zugang zu Informationen und Schwierigkeiten beim Verständnis der Terminologie.
Multi-Intelligenz-Lösungen
- Spezialisierte Arbeitsteilung: eigene analytische Intelligenzen für jede Disziplin
- Konstruktion von Wissensgraphen: automatische Erstellung von bereichsübergreifenden konzeptionellen Assoziationsnetzen
- Terminologieumwandlung: Zuordnung von Terminologie aus verschiedenen Disziplinen
Spezifische Umsetzungsschritte
- Konfigurieren des multidisziplinären Analysemoduls: Ändern der Datei config/agents.yaml
- Eingabe von Schlüsselliteratur oder Suchkriterien für jede Disziplin
- Führen Sie python main.py -task "cross_disciplinary_analysis" aus.
- Sehen Sie sich den umfassenden Analysebericht und die erstellten Wissenskarten an
Best Practice-Empfehlungen
Es wird empfohlen, Tests in kleinem Maßstab durchzuführen, um die Wirksamkeit der Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Intelligenzen zu bewerten, bevor eine umfassende Studie durchgeführt wird. Dabei können Themenbereiche bevorzugt werden, die durch offene Literaturdatenbanken unterstützt werden.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelTHESIS Agent: ein intelligentes Werkzeug zur Unterstützung beim Verfassen akademischer ArbeitenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie lassen sich die Schwierigkeiten bei der Integration von Literatur in die interdisziplinäre Forschung überwinden?
