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理和团队协作,是一种值得推广和使用的工具。最后,利用大语言模型对电力行业
LCA
英文文献进
行内容解析具有重要的研究意义,可帮助研究者综述归纳、提取关键词、挖掘问题和解决方案、进
行数据分析和模型建立,以及预测未来发展趋势,为该领域的研究提供理论基础和实践指导,推动
整个社会朝着更加可持续的未来迈进。
1)获取实验数据并预处理数据,包括爬取数量尽可能多的关于电力行业的
LCA
的英文文
献,对其元数据进行处理,构建数据库。
(2)对论文进行分割,利用字体大小等因素,并将论文中不同格式的数据(文本、表、图
等)分类读取。
(3)针对上述数据集,进行特征提取,将文本转换为向量表示,提取图像数据特征,转换为
向量形式,保证每个样本都被表示为相同长度的向量,便于比较和检索。选择索引结构,对于给定
的查询向量进行相似度检索和检查,返回相似的向量或数据项,如图
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