Práticas recomendadas no processamento de literatura acadêmica
Para cenários de pesquisa, o pure.md é particularmente adequado:
- Conversão de teses em PDFEstrutura do capítulo original convertida para Markdown, mantendo as referências de gráficos (por exemplo, https://pure.md/https://arxiv.org/pdf/xxx.pdf)
- Extração de referênciaExtração de metadados de literatura em lote por meio de solicitações POST e instruções em linguagem natural
- Arquivamento de dadosConverta várias páginas da Web/PDF em Markdown padronizado para facilitar o gerenciamento por ferramentas como o Zotero.
- construção de gráficos de conhecimentoA saída de dados estruturados pode ser importada diretamente para um software de anotações vinculado bidirecionalmente, como o Obsidian.
Exemplo de um fluxo de trabalho típico:
1. função de rastreamento do mecanismo de pesquisa para coletar documentos relevantes
2. converter em lote para Markdown e armazenar no diretório especificado
3. extração de campos-chave (resumo/metodologia/conclusões) usando parâmetros de esquema
4. com o Git para controle de versão
Essa resposta foi extraída do artigopure.md: insira "pure.md/" na frente do URL para extrair o texto limpo.O
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como o pure.md pode ser aplicado para otimizar a documentação em pesquisas acadêmicas?
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