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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

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

构建和学术研究进展跟踪等领域的发展。

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

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

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

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

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