学術文献からの正確なデータ抽出を実現するために、音声クジラのWhalecolor Q&A 特集 ポートフォリオ・ソリューション::
- 論文ファイルをアップロードした後、Q&Aモジュールに移動して構造化された質問例：「表3の2022年の実験データは？一般化された質問よりも正確
- システムは、原文（例：章／段落）の正確な答えの位置をマークし、トレーサビリティ検証のクリックをサポートします。
- 継続的なデータが必要な場合は尋問例えば、「研究方法は何か」と質問し、次に特定の方法のサンプルサイズについて質問すると、AIは文脈の一貫性を保つ。
- キーデータを追加できるデバイス間でメモを同期データベースは「パーソナルセンター」で利用できる。
このソリューションは特に文献レビューの段階に適しており、中国語論文の検索精度の測定値は92%に達し、手動検索の効率よりも5倍以上高い。モデル推論の誤りを避けるため、重要なデータの原表現のチェックに注意が払われている。
この答えは記事から得たものである。LingoWhale：記事から重要な情報をインテリジェントに抽出するリーディングツールについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " 学術論文から特定のデータを正確に抽出するには？
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