的英文文獻的解析，構建向量數據庫，通過調用該向量數據庫，提升
大模型回答關於電力行業
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時效性問題與專業性問題的能力，增強大語言模型對於電力行業
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問題分析的能力。
(3)通過實際數據對該數據庫進行測評，分析該數據庫回答專業性問題與時效性問題的能力。
1.2.2
研究意義
大語言模型處理論文具有重要的理論意義，一方麵促進了語言理解與生成研究，推動了對語言
模型和語言生成算法的深入探索；另一方麵，通過學習大量的論文文本，大語言模型有助於優化文
本表示學習方法，提高文本特征的抽象能力和表示效果，促進文本分類、聚類和生成等任務的發
展。此外，大規模論文解析還可實現領域專業化和知識深度挖掘，幫助模型更好地理解和應用特定
領域的知識，並為知識圖譜的構建提供數據基礎。最重要的是，大語言模型處理論文能夠跟蹤學術
研究的進展和趨勢，識彆學術領域的研究熱點和前沿問題，為學術研究者和決策者提供科研方向和
決策支持。這些理論意義上的貢獻，將推動自然語言處理、文本表示學習、領域專業化、知識圖譜
構建和學術研究進展跟蹤等領域的發展。
在內容解析方麵選擇大語言模型進行研究的原因如下。首先，大語言模型在處理大量、複雜的
信息方麵具有顯著優勢，特彆是對於電力行業這種涉及眾多因素和技術領域的行業。電力行業的
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研究通常涵蓋能源生產、傳輸、分配和消費等多個環節，涉及的技術、政策、環境和社會因素
眾多。大語言模型能夠高效地處理這些複雜信息，提取關鍵信息，為研究者提供更為全麵和深入的
分析視角。其次，大語言模型能夠輔助研究者進行文獻綜述和趨勢分析。通過對大量
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英文文獻
的解析，模型可以幫助研究者快速識彆電力行業的主要研究熱點、技術發展趨勢以及存在的問題和
挑戰。這有助於研究者更準確地把握研究前沿，為後續的研究工作提供指導。此外，大語言模型還
可以用於挖掘電力行業
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研究中的潛在創新點。通過對文獻內容的深度解析，模型可以發現不同
研究領域之間的交叉點和新興議題，為研究者提供新的研究思路和方法。這有助於推動電力行業
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研究的創新發展，為行業的可持續發展提供有力支持。最後，大語言模型的應用也有助於提升
電力行業
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研究的效率和質量。通過自動化處理和解析文獻內容，模型可以減輕研究者的工作負
擔，提高研究效率。同時，由於模型能夠處理大量的文獻數據，因此也能夠提供更加準確和全麵的
分析結果，為政策製定和實踐應用提供更為可靠的依據。