领域的知识，并为知识图谱的构建提供数据基础。最重要的是，大语言模型处理论文能够跟踪学术</p>

研究的进展和趋势，识别学术领域的研究热点和前沿问题，为学术研究者和决策者提供科研方向和</p>

决策支持。这些理论意义上的贡献，将推动自然语言处理、文本表示学习、领域专业化、知识图谱</p>

构建和学术研究进展跟踪等领域的发展。</p>

在内容解析方面选择大语言模型进行研究的原因如下。首先，大语言模型在处理大量、复杂的</p>

信息方面具有显著优势，特别是对于电力行业这种涉及众多因素和技术领域的行业。电力行业的</p>

LCA 研究通常涵盖能源生产、传输、分配和消费等多个环节，涉及的技术、政策、环境和社会因素</p>

众多。大语言模型能够高效地处理这些复杂信息，提取关键信息，为研究者提供更为全面和深入的</p>

分析视角。其次，大语言模型能够辅助研究者进行文献综述和趋势分析。通过对大量 LCA 英文文献</p>

的解析，模型可以帮助研究者快速识别电力行业的主要研究热点、技术发展趋势以及存在的问题和</p>

挑战。这有助于研究者更准确地把握研究前沿，为后续的研究工作提供指导。此外，大语言模型还</p>

可以用于挖掘电力行业 LCA 研究中的潜在创新点。通过对文献内容的深度解析，模型可以发现不同</p>

研究领域之间的交叉点和新兴议题，为研究者提供新的研究思路和方法。这有助于推动电力行业。</p>

LCA 研究的创新发展，为行业的可持续发展提供有力支持。最后，大语言模型的应用也有助于提升</p>

电力行业 LCA 研究的效率和质量。通过自动化处理和解析文献内容，模型可以减轻研究者的工作负</p>

担，提高研究效率。同时，由于模型能够处理大量的文献数据，因此也能够提供更加准确和全面的</p>

分析结果，为政策制定和实践应用提供更为可靠的依据。</p>

关注电力行业生命周期评价（LCA）的重要性在于其对环境和资源影响的全面评估，这种评价</p>

具有复杂性、关联性和动态性。通过 LCA，可以识别影响源和热点，为环境政策、管理措施和产品</p>

设计提供科学依据，推动电力行业向着更加环保和可持续的方向发展。同时，LCA 结果也能引导政</p>

府制定能源政策和支持环保技术发展，增强企业和消费者对可持续发展的意识，促进清洁能源转型</p>

和技术创新。与此同时，采用 RAG 方法进行任务管理能够提高任务透明度、生产效率、促进风险管</p>

理和团队协作，是一种值得推广和使用的工具。最后，利用大语言模型对电力行业 LCA 英文文献进</p>

行内容解析具有重要的研究意义，可帮助研究者综述归纳、提取关键词、挖掘问题和解决方案、进</p>

行数据分析和模型建立，以及预测未来发展趋势，为该领域的研究提供理论基础和实践指导，推动</p>

整个社会朝着更加可持续的未来迈进。</p>

获取实验数据并预处理数据，包括爬取数量尽可能多的关于电力行业的 LCA 的英文文</p>

献，对其元数据进行处理，构建数据库。</p>

（2）对论文进行分割，利用字体大小等因素，并将论文中不同格式的数据（文本、表、图</p>

等）分类读取。</p>

（3）针对上述数据集，进行特征提取，将文本转换为向量表示，提取图像数据特征，转换为</p>

向量形式，保证每个样本都被表示为相同长度的向量，便于比较和检索。选择索引结构，对于给定</p>

的查询向量进行相似度检索和检查，返回相似的向量或数据项,如。</p>

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