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本文利用NLP技术，如NER和BERTopic，以及Neo4j，从翻译的古印度医学文本中提取、分类和可视化知识，提高可访问性和数字保存。
HyperExtract 是一个基于 LLM 的框架，用于将非结构化文档转换为结构化的知识图谱、超图和列表，简化知识提取和管理。
HERMES是一个可扩展的多代理框架，用于从地球科学中超长科学文档中提取结构化知识，实现了高准确度和相对于人工方法六倍的效率提升。
作者描述了如何构建一个 Claude 技能，从视频转录文本中提取 Ray Dalio 的大周期框架，使用结构化提取提示词并将输出组织到 SKILL.md 中。文章分享了他们将视频知识转化为可运行的 AI 工作流的逐步过程。
book-to-skill 是一个开源工具，能将 PDF、ePub 和长文档转换为结构化的 SKILL.md 文件，供 Claude Code 和 Cursor 等 AI 编码代理使用，让代理在编码会话中永久应用书籍知识。
一种人工智能工具，用于逐页从PDF书籍中提取知识并生成摘要。
一个 Python 脚本，能自动解析 PDF 书籍内容，提取关键知识点并生成 Markdown 格式的摘要，旨在提升阅读和知识整理效率。
QuantMind 是一个开源的量化金融智能知识提取与检索框架，能够自动抓取论文、新闻等非结构化内容，构建可查询的结构化知识库，并支持自然语言检索。
本文从1.007亿份乌克兰法院判决中构建了首个大规模引用图，提取了超过5亿条引用链接。研究表明，引用结构能够自动恢复法律领域边界，并以接近完美的准确度预测立法重要性。此外，本文将处理流程和数据作为开放资源发布。
本文提出经验压缩谱，这是一个统一框架，将agent记忆、技能发现和基于规则的系统沿单一递增压缩轴集成（情景记忆5-20倍，程序性技能50-500倍，声明性规则1000倍以上）。工作识别出一个关键缺口——‘缺失对角线’——表明现有系统在固定压缩级别运行，缺乏自适应跨级别支持，并阐述了可扩展全谱agent学习系统的设计原则。
Hyper-Extract 是一个开源命令行工具，利用大语言模型（LLMs）从非结构化文档中提取结构化知识，支持多种输出格式，如知识图谱和超图。