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研究背景
在信息技術和網絡技術的快速發展下，共享信息資源的規模也在迅速增長，人們在工作和生活
中使用各種多樣的信息資源，包括語音、短視頻、聊天信息等。然而，日常生活中更多的信息以自
由形式存在，包括文本文檔、圖像、音視頻、社交媒體帖子以及電子郵件等。這些不同於以往明確
定義和固定結構的數據，被稱為非結構化數據，通常不容易用表格或數據庫的形式來組織和存儲。
這種數據的形式和內容各異，包括文本、圖像、音頻、視頻等形式。大數據技術的興起，越來越多
的非結構化數據被記錄和存儲，例如傳感器數據、日誌文件、社交媒體數據等。這些數據的規模龐
大、類型多樣，傳統的數據庫係統已經不能很好地處理，需要新的處理和分析技術來應對。而人工
智能和機器學習技術的發展，處理非結構化數據的能力得到了進一步提升。自然語言處理、計算機
視覺等技術使得計算機能夠更好地理解和分析文本、圖像等非結構化數據，從中提取有用的信息和
知識。
文獻則是科技研究者獲取和積累知識的重要來源之一。文獻中的理論研究成果和發現為科技研
究提供了重要的理論支撐和研究基礎，有助於研究者在實踐中應用和推廣。而英文作為國際通用語
言，在全球範圍內廣泛應用，英文文獻成為科研成果在不同國家和地區之間進行交流和傳播的重要
工具。許多國際性的學術期刊和會議都采用英文作為發表和交流的語言，促進了全球學術界的合作
和交流。
是英文文獻最為常見的格式之一。pdf
格式具有高度的可移植性和可讀性，保留了原文檔
的格式和字體，且無論何時何地，都可以使用各種設備查看和打印，因此成為了英文文獻的常規格
式之一。傳統的
處理方法，一般都是通過人工的方式來認知和提取。首先通過人工查閱的方式
對論文的必要信息進行閱讀，然後辨識出所需的有效信息並進行提取，再把這些信息標記在論文資
源上供人們定位和使用。這種處理方法對於論文有效信息提取的工作人員的專業知識掌握要求較
高，對數量規模較小的論文集的處理比較有效。但人工認知方式的準確率和效率會隨著論文集規模
的上升而快速下降。由於傳統
論文有效信息處理方法存在如上的局限，怎樣高效準確的處理論
文的有效信息，以便人們能在海量的論文資源中找到所需的信息，成為亟需解決的問題。
而自然語言處理工具可以對文本進行處理、分析和提取，從而幫助科研工作者提取和解析海量
文獻中的信息。這些工具可以基於文本的語義、關鍵詞等進行文獻內容的分析和提取，幫助你
快速獲取他們需要的信息。
自然語言模型的演變經曆了從循環神經網絡（rnn）到長短期記憶網絡（lstm），再到卷積神經
網絡（n）的過程。傳統的
rnn
存在長期依賴問題，而
lstm
通過引入門控機製來解決這一問題，
使其更適用於處理長序列數據。而卷積神經網絡（n），最初用於圖像處理，後來也被引入到自然
語言處理領域，通過卷積和池化操作可以有效地捕捉文本中的局部特征。因此，隨著任務需求的變
化，研究者選擇合適的模型進行應用和優化，以適應不同的自然語言處理場景和任務要求。
儘管循環神經網絡（rnn）、長短期記憶網絡（lstm）和卷積神經網絡（n）在自然語言處理
任務中取得了成功，但它們有一些共同的缺點。這些缺點包括參數量有限、處理長距離依賴能力不
足、計算效率較低以及固定長度輸入限製。參數量的限製可能阻礙了對複雜文本信息的建模，處理
長序列時信息傳遞可能不夠順暢，訓練時間和計算成本也較高，而固定長度輸入的要求可能導致信
息丟失或冗餘。這些限製限製了它們在處理複雜文本任務和大語料庫中的表現和應用範圍。
大語言模型（llm）在傳統的
rnn、lstm
和
n
基礎上進行了多方麵的改進與升級，包括增大
模型規模、引入自注意力機製、采用
transformer
架構、擴大訓練語料庫以及利用多任務學習和遷
移學習等方法。這些改變使得大語言模型能夠更好地捕捉文本中的語義和語法信息，處理長文本任
務，提高訓練效率，拓展泛化能力，並在自然語言處理領域取得了顯著的進步和成就。
電力行業是社會經濟發展的基礎能源，具有基礎性、公共性、穩定性等特點。在電力行業的研
究中，需要關注電力轉型、可持續發展、智能電網、新能源集成、電力市場和能源交易、電力係統