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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。
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