基於上下文關係的閱讀方法：不死扣每個詞語字眼，而是著眼這個詞語的語境前後關係。
以下是ChatGPT回答：
基於上下文關係的閱讀方法強調理解文字的整體語境，而不僅僅是理解單個詞語或短語。
這種方法的核心是透過識別句子、段落甚至整篇文章中的邏輯關係和線索，來解讀文字的含義。以下是一些實踐方法：
- 上下文預測：在閱讀時，試著預測一個詞或短語的意義，而不是簡單地依賴於詞彙表。考慮它在句子或段落中的角色，以及它前後出現的詞語，來推斷它的含義。
- 語境線索：尋找文字中的線索，比如邏輯連線詞（例如"因此"，"然而"，"所以"等），時間線索（"過去"，"現在"，"將來"等），以及因果關係等。這些線索會幫助你理解詞語的含義和句子的結構。
- 重點句子：注意文字中的關鍵句子，特別是那些概括了文章主題或提供重要資訊的句子。理解這些句子對於把握整個文字的意義至關重要。
- 上下文修飾：關注詞語周圍的修飾語，如形容詞、副詞和介詞短語，它們會提供關於詞語含義的重要線索。
- 重複和強調：注意文字中重複出現的詞語或主題，以及被強調的內容。這些重複和強調可以揭示作者的意圖和重點。
- 語境推理：透過理解句子中的邏輯關係和上下文，進行推理。例如，根據上下文推斷生詞的含義，或者從前文和後文中推斷作者的觀點。
- 背景知識：利用你已有的知識來幫助理解文字。這包括文化背景、歷史背景、以及作者可能假設你已知的事實。
透過結合這些方法，你可以更全面地理解文字，而不僅僅是瞭解其中的每個詞語。
總結
基於上下文關係的閱讀方法可用實現一目十行，短時間瞭解大量科學論文，透過大模型輔助幫助，提升學習效率。
有些人對機翻的生硬詞語反感，這其實是沒有掌握上下文閱讀方法的情緒牴觸。人類進入AI機器人共處時代，不同國家多語言也進入相互促進的共同繁榮，例如有漢語 日語和英文三種支援的Hololive釋出的一個影片中：把 "Maccas run "唸錯成了 "Maccas Jdon"，引起了Hololive追隨者的笑話和嘲笑，將 Jdon變成了一個俚語和口頭禪。
語言文字本身已經變成了一個符號，這個符號的內在意義以及它指向什麼物質，這些都變得不再重要，相反，意義即使用，只要這個符號有使用價值，即有意義，例如比特幣是一個數字符號，在美元流通稀少時，可以替代美元支付，購買那些無法購買到的晶片產品。
符號詞語的意義是在被使用的語境中真正產生意義，例如Table這個詞語，如果你直接學習Table詞語，查字典，它有桌子、資料表等含義，然後你會像字典一樣背誦所有這些可能的意義嗎？有計算器在手邊，你還在背誦加減乘除口訣，然後笑話那些只會用計算器的人嗎？
那麼如何學習Table這個詞語意義？
透過table所在文字的上文和下文關係推斷，其實它無論是桌子或資料表的哪個含義不重要，在資料處理上下文中，它與Schema資料結構可能更類似，而Schema與Pattern模式之間反而有區別，Schema vs. Pattern v.s Form，這些都屬於形式邏輯領域的常用詞語，無法直接深入這些詞語內部去區分它們，而是隻能從它們被使用的場景去推斷。
基於上下文的閱讀方法能夠讓你不畏懼生詞、陌生詞語，跳過閱讀過程中的各種攔路虎，提高時間效率，綱舉目張。
補充：
最重要一點是：人的大腦類似大語言模型，基於上下文的閱讀方法可能類似於大模型的訓練，當你閱讀的陌生領域的文字達到一定規模時，湧現 就可能出現，也就是你一下子明白了這些文章在談論什麼，領會？貫通？頓悟？
現在人們還不明白大模型為什麼達到一定規模會湧現出智慧，但是我們可以把我們人類大腦當成一個大模型，用基於上下文閱讀方法訓練它，期望有一天神奇會出現，而且肯定會出現。
banq注：
我本人採取這種方法，幾年內閱讀了大量生物醫方面關於抗衰方面的文章，從一開始寸步難行到現在一目十篇論文。