如何通过文本网络分析和人工智能获得个人知识管理系统见解？

如何利用文本网络分析和人工智能从个人知识管理系统中获得见解？

• 大家好，在这个视频中，我将向大家展示如何结合文本网络分析和人工智能从个人知识管理系统或第二大脑中获得一些非常有趣的见解。

• 最终，你可以得到类似这里的图表，这是我使用推理制作的对我的明信片宝库的可视化，你可以看到主要概念，还可以看到它们属于哪些主题组。这是标准图表中所看不到的东西。你还可以看到最具影响力的元素，然后你可以利用这些结构性的见解来要求系统检测结构性缺口，也就是说哪两个主题可以以一种新的方式联系起来，然后要求它生成一个将它们联系在一起的有趣事实。

• 通过这种方法，你可以从你的知识管理系统中获得更深入的见解，发现不同主题之间的潜在联系，并且生成新的知识和见解。这对个人知识管理和信息整理非常有帮助，也能够提升你对自己知识体系的理解和利用。

• 了解如何利用文本网络分析和人工智能可以给个人知识管理带来的益处，对于个人的学习和成长具有重要意义。

如何利用文本网络分析和人工智能从个人知识管理系统中获得见解？

AI功能在重新构建文章中的应用

• 有趣的是，这种重新构建的文章本质上是相关的，因为你触及到了你谈论的话题，但是以一种新的方式链接它们，只有当我们对文本有结构性的洞察时才能做到这一点，而这正是Inferno所能做到的。

• 它使我们能够做到这一点。在这里，我们可以看到一些有趣的研究事实，我们可以通过这些事实进行复述，并将其中一些添加到图中，它们将被标记，这意味着我们以后可以过滤出我们添加的那些陈述，并将它们重新导入到Obsidian或其他感兴趣的平台。

AI功能在重新构建文章中的应用

Obsidian 和 Logseq 的独特功能

• 在Obsidian或Logseq中，默认情况下我们只能看到页面之间的关联。

• 但是，除此之外，我们还可以看到这些页面之间的结构性见解，以及它们彼此属于哪些群组，实际上它们是如何连接的。

• 此外，我们还有文本分析功能，能够对你所讨论的概念进行分析，这是文本挖掘可视化的主要概念和它们之间的关系。

• 然后，我们还可以同时查看它们。例如，如果我想更深入地了解我的讨论，我会切换到概念模式，这样我就能看到我所写的内容，而不只是页面或概念的名称，而是实际的语言。

Obsidian 和 Logseq 的独特功能

利用AI生成与复杂网络相关的有趣知识

• 我首先使用了复杂网络，并开始审视它。我注意到，我一直在写关于分形和网络。因此，我可以选取这些节点并从图中隐藏它们，以查看它们背后隐藏着什么。我发现还有一个模型，我也决定将其隐藏。接着，我发现了有关分布和规模的内容。这很有意思。我选取了这些节点，可以看到它们在何种背景下被使用。现在，我可以使用人工智能来生成一些与这些概念相关的有趣内容。我选取了这两个节点，并选择从图谱的另一侧选取一些完全不同的概念，比如大脑活动。接着我开始使用人工智能助手，选择了这四个节点，然后让系统生成一个有趣的事实来连接它们。

• 在人工智能的帮助下，我让系统生成了与复杂网络相关的有趣知识。这些知识点包括分形、网络、模型、分布和规模。接着，我利用AI助手选取了另一些概念，如大脑活动，让系统生成了连接这些概念的有趣事实。通过这个过程，我深入挖掘了复杂网络和大脑活动之间的联系，获得了新的见解。利用人工智能生成有趣的知识，为我的写作和研究提供了丰富的内容和灵感。

利用AI生成与复杂网络相关的有趣知识

使用Graph View快速保存和可视化信息

• 现在，如果我看到喜欢的内容，我会将其保存到图表中，并给它打上标签，比如AI知识点。

• 之后，当我取消选择所有内容并回到这里时，我可以看到所有这些知识点被可视化呈现出来，然后我可以将它们导出为md文件并重新整合到我的研究、Obsidian或Logseq中。

• 简而言之，这就是它的工作原理。我们在我们的频道和支持系统中提供了更详细的教程。如果你想试试，欢迎告诉我们。我们很想知道你对这种方法的看法，以及是否对你的工作流程有所帮助。

• 所以请试试看，并在视频评论中告诉我们它是否适用于你，你觉得哪些地方有趣，可以改进什么，以及你希望增加哪些其他功能。谢谢！

使用Graph View快速保存和可视化信息

Conclusion:

利用文本网络分析和人工智能可以帮助个人深入挖掘其知识管理系统，发现不同主题之间的潜在联系，并生成新的知识和见解。这对于个人的学习和成长具有重要意义。

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