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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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
分析结果，为政策制定和实践应用提供更为可靠的依据。
