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提取关键信息，为研究者提供更全面和深入地分析视角，
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。关注电力行业生命周期评价（LCA）的重要性在于其对环境和资源影响的全面评估，这种评价具有复杂性、
