jeudi 24 août 2023

Prompte pour créer une carte mentale à l'aide de l'outil Xmind et de l'IA

 Prompte pour créer une carte mentale à l'aide de l'outil Xmind et de l'IA.

Prompt to create mind map using Xmind tool and AI (I would like to create a mind map)


 2 Solutions: 

  First solution: with ChatGPT

I would like to create a mind map using the Xmind tool. Can you provide me with some text in Markdown format that is compatible with Xmind? Please include a Central Topic with Main Topics and any additional information goes to Subtopics that will help create an effective mind map with this texte :

 

4eme de couverture La création de ce livre sur l'Intelligence Artificielle (IA) a été inspirée par la rencontre d'experts Microsoft des MVP, et anciens MVP ainsi qu'un MVP Alumni (Most Valuable Professional), ils sont à l'origine du tome nº1 : OpenAI© et Microsoft© des solutions, une gouvernance par des experts. Ce deuxième volume se concentre principalement sur les solutions récentes de Microsoft© et OpenAI©, en expliquant en détail comment ces deux entités collaborent de manière synergique, en particulier dans le vaste domaine de l'intelligence artificielle et d'Azure avec ChatGPT. # 4ème de couverture - Livre sur l'Intelligence Artificielle (IA)

 

## Central Topic: Création du Livre sur l'IA

### Main Topic: Inspiration et Origine

- Rencontre d'experts Microsoft des MVP

- Anciens MVP et MVP Alumni impliqués

- Origine du tome nº1 : OpenAI© et Microsoft©

 

### Main Topic: Volume 2 - Focus

- Solutions récentes de Microsoft© et OpenAI©

- Collaboration synergique entre les entités

- Domaine de l'intelligence artificielle et Azure

- Implication de ChatGPT

 

### Main Topic: Contenu du Tome 2

- Examen approfondi de la gouvernance de l'IA

- Processus d'audit et de supervision

- Mise en lumière des outils associés

- Utilisation d'un « tableau interactif »

 

### Subtopic: Liens et Ressources

- Tableau interactif avec liens directs

- Description des ressources et applications



- Explications sur les usages des outilsDe plus, il met en lumière les outils associés, notamment à travers un « tableau interactif » offrant des liens directs vers ces ressources et applications. Il y figure aussi un descriptif de ces outils et des explications sur leurs usages.

https://chat.openai.com/share/8002ec04-ca10-4d9e-a411-78ed36e66db7

Please note that Xmind supports Markdown for creating structured mind maps, but the compatibility might vary based on the specific version of Xmind you are using. You can copy and paste the above Markdown text into your Xmind to see how it renders. Adjust the formatting as needed to match your preferences and Xmind's rendering capabilities.


Second Solution

Automatiser le processus d'analyse de texte, d'extraction hiérarchique d'informations et de création de cartes conceptuelles nécessite des compétences en programmation et en traitement automatique du langage naturel (TALN). Voici une approche simplifiée pour automatiser une partie de ce processus en utilisant Python et des bibliothèques de TALN telles que spaCy et NetworkX :

Étape 1 : Installation des bibliothèques

Assurez-vous d'avoir Python installé. Ensuite, installez les bibliothèques nécessaires :

pip install spacy networkx

python -m spacy download fr_core_news_sm


Étape 2 : Automatisation de l'analyse et de l'extraction d'informations

Utilisez spaCy pour analyser le texte, identifier les entités et les relations, puis créez une structure hiérarchique d'informations.

import spacy

import networkx as nx


nlp = spacy.load("fr_core_news_sm")


text = "Votre texte ici."


doc = nlp(text)


# Créer un graphe pour représenter la structure hiérarchique

G = nx.DiGraph()


# Ajouter le nœud principal (thème principal)

main_node = "Thème principal"

G.add_node(main_node)


for sent in doc.sents:

    # Identifier les entités et les relations dans chaque phrase

    entities = [ent.text for ent in sent.ents]

    relations = [ent.root.head.text for ent in sent.ents]


    # Ajouter les nœuds et les arêtes au graphe

    for entity in entities:

        G.add_node(entity)

        G.add_edge(main_node, entity)


    for relation in relations:

        G.add_edge(entity, relation)


# Maintenant, G contient la structure hiérarchique des informations extraites



Étape 3 : Visualisation sous forme de carte conceptuelle (Mind Map)

Pour visualiser le graphe sous forme de carte conceptuelle, vous pouvez utiliser la bibliothèque NetworkX ou convertir les données en un format compatible avec des outils de Mind Mapping.

import matplotlib.pyplot as plt # Afficher le graphe en utilisant NetworkX pos = nx.spring_layout(G) # Ajustez le type de mise en page selon vos préférences nx.draw(G, pos, with_labels=True, node_size=3000, node_color="skyblue") plt.show()





N'oubliez pas que cette approche est simplifiée et nécessite des ajustements en fonction de vos besoins spécifiques. L'automatisation complète d'un tel processus peut être complexe et nécessite des compétences avancées en programmation et en TALN. Si vous recherchez une solution plus robuste, vous pourriez envisager de collaborer avec des experts en TALN ou d'explorer des solutions commerciales dédiées à l'analyse de texte et à la création de cartes conceptuelles.

TALN


Le Traitement Automatique du Langage Naturel (TALN) est un domaine de l'informatique qui se concentre sur la création de programmes informatiques capables de comprendre, d'analyser et de générer du langage humain de manière naturelle. Voici un exemple simple en Python qui utilise la bibliothèque spaCy pour effectuer une analyse syntaxique de base sur un texte en français :


import spacy


# Charger le modèle linguistique pour le français

nlp = spacy.load("fr_core_news_sm")


# Texte à analyser

text = "Le chat noir dort paisiblement sur le rebord de la fenêtre."


# Appliquer le modèle au texte

doc = nlp(text)


# Parcourir les tokens (mots) dans le document

for token in doc:

    print(f"Token : {token.text}, Lemme : {token.lemma_}, Partie du discours : {token.pos_}, Dépendance : {token.dep_}")


Ce code utilise spaCy pour analyser le texte en phrases et en mots (tokens) et extrait diverses informations pour chaque token, telles que le lemme (forme canonique du mot), la partie du discours et la dépendance syntaxique par rapport aux autres mots de la phrase.

Le résultat de l'exemple ci-dessus pourrait être quelque chose comme :

Token : Le, Lemme : le, Partie du discours : DET, Dépendance : det Token : chat, Lemme : chat, Partie du discours : NOUN, Dépendance : nsubj Token : noir, Lemme : noir, Partie du discours : ADJ, Dépendance : amod Token : dort, Lemme : dormir, Partie du discours : VERB, Dépendance : ROOT Token : paisiblement, Lemme : paisiblement, Partie du discours : ADV, Dépendance : advmod Token : sur, Lemme : sur, Partie du discours : ADP, Dépendance : case Token : le, Lemme : le, Partie du discours : DET, Dépendance : det Token : rebord, Lemme : rebord, Partie du discours : NOUN, Dépendance : nmod Token : de, Lemme : de, Partie du discours : ADP, Dépendance : case Token : la, Lemme : le, Partie du discours : DET, Dépendance : det Token : fenêtre, Lemme : fenêtre, Partie du discours : NOUN, Dépendance : nmod Token : ., Lemme : ., Partie du discours : PUNCT, Dépendance : punct



Step 7: Convert text to Markdown

To convert the Markdown format text that AI generated into an actual Markdown file, you can copy and paste the text into a plain text editor. Here I simply use https://dillinger.io , a cloud-enabled, Markdown editor. And save the file to desktop.

Step 8: Create a mind map in Xmind


Beyond Basic: Innovating Color Use in Mind Maps with Smart Color Theme - Xmind: The Most Popular Mind Mapping App on The Planet.

https://xmind.app/share/

Cet exemple illustre une analyse syntaxique de base, mais les bibliothèques TALN comme spaCy offrent des fonctionnalités avancées pour l'analyse sémantique, l'entraînement de modèles personnalisés et d'autres tâches complexes liées au traitement du langage naturel.


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