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泛应用，英文文献成为科研成果在不同国家和地区之间进行交流和传播的重要工具。许多国际性的学术期刊和会议都采用英文作为发表和交流的语言，促进了全球学术界的合作和交流。PDF是英文文献最为常见的格式之一。PDF格式具有高度的可移植性和可读性，保留了原文档的格式和字体，且无论何时何地，都可以使用各种设备查看和打印，因此成为了英文文献的常规格式之一。传统的PDF处理方法，一般都是通过人工的方式来认知和提取。首先通过人工查阅的方式对论文的必要信息进行阅读，然后辨识出所需的有效信息并进行提取，再把这些信息标记在论文资源上供人们定位和使用。这种处理方法对于论文有效信息提取的工作人员的专业知识掌握要求较高，对数量规模较小的论文集的处理比较有效。但人工认知方式的准确率和效率会随着论文集规模的上升而快速下降。由于传统PDF论文有效信息处理方法存在如上的局限，怎样高效准确的处理论文的有效信息，以便人们能在海量的论文资源中找到所需的信息，成为亟需解决的问题。而自然语言处理工具可以对文本进行处理、分析和提取，从而帮助科研工作者提取和解析海量PDF文献中的信息。这些工具可以基于文本的语义、关键词等进行文献内容的分析和提取，帮助你快速获取他们需要的信息。自然语言模型的演变经历了从循环神经网络（RNN）到长短期记忆网络（LSTM），再到卷积神经网络（CNN）的过程。传统的RNN存在长期依赖问题，而LSTM通过引入门控机制来解决这一问题，使其更适用于处理长序列数据。而卷积神经网络（CNN），最初用于图像处理，后来也被引入到自然语言处理领域，通过卷积和池化操作可以有效地捕捉文本中的局部特征。因此，随着任务需求的变化，研究者选择合适的模型进行应用和优化，以适应不同的自然语言处理场景和任务要求。尽管循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）和卷积神经网络（CNN）在自然语言
处理任务中取得了成功，但它们有一些共同的缺点。这些缺点包括参数量有限、处理长距离依赖能力不足、计算效率较低以及固定长度输入限制。参数量的限制可能阻碍了对复杂文本信息的建模，处理长序列时信息传递可能不够顺畅，训练时间和计算成本也较高，而固定长度输入的要求可能导致信息丢失或冗余。这些限制限制了它们在处理复杂文本任务和大语料库中的表现和应用范围。大语言模型（LLM）在传统的RNN、LSTM和CNN基础上进行了多方面的改进
