注意事项

1. 该动作需要使用此动作才可成功：概念仓库导出概念文本concept.txt，或者使用我开发的动作流畅新建概念并导出：多功能概念
2. 若失败请讨论区提出等待修复

神经学习

在神经学习当中，概念链接在扩散激活占有较大权重。为此开发的元素链接概念通过选中文本或输入就可以链接概念，但是我还是不满意，所以制作了此动作来解决手动链接概念的苦恼。非常遗憾神经学习由于手动链接成本过高而少被重视，希望此动作能节省精力让更多人能够体验神经学习的益处。

在SuperMemo18中扩散激活的一些规则：

●概念链接获得最高优先级
●元素链接获得高优先级
●高优先级元素传导激活更好（传递信号的机会更大）
●同级内容减缓激活速度（离节点越远，传导越慢）
●子级受到高度重视
●父节点也可以将激活扩散到相邻节点
●作为文章之源的父节点以低概率进行扩散（将激活传播到相邻文章的可能性较小）
●仅在一次复习时处理几层激活（出于性能原因，不会处理全部） 
总结：概念链接＞元素链接（item、topic等）＞优先级＞知识树

概念匹配机制

获取概念列表后会根据文本是否包含概念来匹配（不区分大小写），所以会出现缩写也被匹配的问题，该问题等待解决中。如果链接到错误的概念链接，你可以使用批量断开概念链接

动作原理讲解

示例元素：

复制当前元素的文本并去除多余，得到去除引用的文本：

knowledge graph  uses a graph-structured data model or[...] to integrate data.
______________________________
 topology

动作的子程序会读取当前匹配概念仓库导出的概念列表：

当前元素的文本是否包含概念列表里的每项文本，若包含则匹配，开始链接概念

若此时该元素已经被链接概念，会提示“Concept has already been linked概念已被链接”，该动作会跳过该过程

等待链接结束后，打开当前元素的链接清单