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第272章 肝文（第3页）

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

信息方面具有显着优势，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。