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第272章 肝文（第2页）

此外，电力行业

的LcA结果还能引导政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，促进清洁能源转型和技术创新。

综合而言，电力行业的生命周期评价不仅对行业发展产生重要

影响，还有助于推动整个社会迈向更加可持续的未来。

鉴于此，本文选取有关于电力行业的LcA的英文文献作为数据，对其中的结构化数据和非结构

化数据进行解析，来帮助大语言模型为决策者提供帮助，更高效地为电力行业的发展和管理提高决

策支持。

1.2研究目的与意义

1.2.1研究目的

本论文研究目标为，将有关电力行业LcA的英文文献进行解析，提取其中文本、表、图等不同

格式化与非格式化信息，构建向量数据库，提高电力行业LcA信息提取准确性，从而帮助研究人员

快速获取论文的主要内容、创新点、研究方法、数据来源等信息，以及论文的贡献、局限和未来研

究方向，并基于实际数据进行测评。

具体研究目标如下：

（1）通过文件装载分割以及元数据获取的方法，对电力行业LcA的英文文献中不同格式数据进

行解析，将文献大致分区，便于分类和文本提取，提高解析准确性。

（2）通过对电力行业LcA的英文文献的解析，构建向量数据库，通过调用该向量数据库，提升

大模型回答关于电力行业LcA时效性问题与专业性问题的能力，增强大语言模型对于电力行业LcA

问题分析的能力。

（3）通过实际数据对该数据库进行测评，分析该数据库回答专业性问题与时效性问题的能力。

1.2.2研究意义

大语言模型处理论文具有重要的理论意义，一方面促进了语言理解与生成研究，推动了对语言

模型和语言生成算法的深入探索；另一方面，通过学习大量的论文文本，大语言模型有助于优化文

本表示学习方法，提高文本特征的抽象能力和表示效果，促进文本分类、聚类和生成等任务的发

展。

此外，大规模论文解析还可实现领域专业化和知识深度挖掘，帮助模型更好地理解和应用特定

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

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