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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
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