模型規模、引入自注意力機製、采用transforr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
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安全與穩定性等多領域課題。這些課題的研究對全球能源結構轉型和節能減排戰略的實施具有重要
意義，使得電力供應更加智能化、高效化、穩定化，能更好地滿足社會的用電需求與經濟的發展要
求。
電力行業的文獻具有技術性、實踐性、政策性、跨學科性和數據性等多個特點。文獻中包含了
大量專業的技術術語和技術細節，並且與實際工程技術緊密相關。同時，政策法規、政策導向等方
麵的內容也是文獻中常見的一部分。由於電力行業的複雜性和多學科交叉性，電力行業的研究需要
廣泛涉及多個學科知識並結合大量的數據進行分析和建模。這些文獻的研究成果對於電力行業的發
展和實踐具有重要的指導意義，有助於推動電力行業的高效安全穩定發展。
lca（lifecycleassessnt），即生命周期評價。生命周期評價是一種係統性的方法，用於
評估產品、服務或活動的整個生命周期中與環境和資源相關的影響，框架如圖11所示。生命周期
評價已經成為評估和比較不同產品或活動環境績效的重要工具，也是推動可持續生產和消費的重要
手段之一。
第1～2周調研。查閱畢業設計相關資料，與指導老師討論並確定題目及任務。
第3～4周撰寫開題報告。按照任務書要求，查閱資料（包括與畢設相關英文資料的查閱與翻
譯），確定大致框架，撰寫開題報告，進行開題答辯。
第5～7周數據爬取，分析及挖掘。對電力lca英文文獻數據進行拆解，撰寫相應部分的論
文，準備中期檢查。
第8周中期檢查，構建向量知識庫。
第9～10周基於通用大模型搭建特定領域專業大模型。對模型性能進行測試，針對測試結果進
行優化。
第11～13周撰寫論文。完善結果，撰寫論文。
第14周提交論文資料。
第15～16周答辯
1主要內容
以有關電力行業的生命周期評價lca（lifecycleassessnt）英文文獻為研究對
象，對這些論文進行解析，構建大模型能直接調用的向量數據庫，測試向量知識庫
對大語言模型在特定領域的論文解析的專業能力。
2目標
編寫基於unstructured庫的文獻處理程序，搭建基於通用大模型的特定領域專業大
模型，基於chatbot模式測試向量知識庫對大語言模型在該領域的論文解析的專業
能力，並基於測試結果，對向量知識庫進行優化。
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