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在跨学科研究中如何有效应用该工具？

2025-08-23

1.1 K

跨学科研究应用方法论

针对跨学科研究场景，arXiv Summarizer可通过以下方式实现高效知识迁移：

多关键词组合搜索：在keyword_summarize.py中设置”生物信息学+图神经网络”等跨领域组合关键词，利用arXiv的AND/OR逻辑运算符构建精准检索式。
领域适配器配置：修改prompt模板，添加请用非专业人士能理解的语言解释等指令，生成适合跨学科交流的简化摘要。不同学科可保存多个config文件快速切换。
知识图谱构建：将批量生成的摘要导入Notion或Obsidian等工具，利用双向链接功能建立概念关联。配合networkx库可自动可视化各学科间的理论联系。
协同筛选机制：建立GitHub仓库共享摘要结果，不同领域研究者通过Pull Request贡献人工修正，逐步形成跨学科摘要知识库。

建议设立每周跨学科摘要简报，选取各领域Top3高影响力论文进行整合分析。