日常生活和经济全球化之间存在密切的关系。经济全球化是一个涉及全球范围内经济活动、贸易、投资、金融等方面的概念，它使得各国经济相互依存、相互联系，形成一个全球范围的有机经济整体。这种全球化的趋势对人们的日常生活产生了深远的影响。

以购物为例，经济全球化使得人们可以轻松地购买到来自世界各地的商品。无论是在大型超市、电商平台还是实体店，我们都可以看到来自不同国家的商品琳琅满目。这些商品可能包括食品、衣物、电子产品等，它们不仅丰富了我们的选择，也提高了我们的生活质量。

文本相似度计算是自然语言处理（NLP）领域的一个重要研究方向，它旨在衡量两个或多个文

本之间的相似程度。文本相似度计算的原理基于两个主要概念：共性和差异。共性指的是两个文本

之间共同拥有的信息或特征，而差异则是指它们之间的不同之处。当两个文本的共性越大、差异越

小，它们之间的相似度就越高。

文本相似度计算可以根据不同的分类标准进行分类。首先基于统计的方法分类，这种方法主要

关注文本中词语的出现频率和分布，通过统计信息来计算文本之间的相似度。常见的基于统计的方

法有余弦相似度、Jaccard 相似度等。其次是基于语义的方法分类，这种方法试图理解文本的含义

和上下文，通过比较文本的语义信息来计算相似度。常见的基于语义的方法有基于词向量的方法

（如 Word2Vec、GloVe 等）和基于主题模型的方法（如 LDA、PLSA 等）。最后是基于机器学习的方

法分类，这种方法利用机器学习算法来训练模型，通过模型来预测文本之间的相似度。常见的基于

机器学习的方法有支持向量机（SVM）、神经网络等。

目前，在国内外，文本相似度计算已经取得了丰富的成果。国内方面，清华大学等机构的研究

者提出了基于深度学习的文本相似度计算方法，利用神经网络模型来捕捉文本的深层语义信息，实

现了较高的相似度计算精度。江苏师范大学的研究者提出了利用《新华字典》构建向量空间来做中

文文本语义相似度分析的方法，该方法在中文文本相似度计算方面取得了显著的效果。放眼国外，

Google 的研究者提出了 Word2Vec 算法，该算法将词语表示为高维向量空间中的点，通过计算点之

间的距离来衡量词语之间的相似度。Word2Vec 算法在文本相似度计算领域具有广泛的影响。斯坦

福大学等机构的研究者提出了 BERT 模型，该模型通过大量的无监督学习来捕捉文本的上下文信

息，可以实现高精度的文本相似度计算。BERT 模型在多项自然语言处理任务中均取得了优异的表

现。

2.5 本章小结

本章主要介绍了本项目中使用的四种关键技术与模型。这些技术主要基于大型语言模型，并且

依赖于 RAG 技术的原理。介绍了知识抽取技术，它利用先进的自然语言处理技术从文本中提取有意

义的信息和知识，随后讨论了文本处理中所使用的 RAG 技术，该技术可以显著提高大型语言模型在

专业领域的性能，增强信息检索的准确性和效率。最后探讨了在文本比对过程中所需的相似度计算

方法，这对于评估文本之间的相似程度至关重要。

了解清楚数据获取来源后，进行数据采集，数据采集的方法包括自动化和手动两种方式：

自动化采集：利用编写的 Python 脚本通过 API 接口自动从上述数据库和期刊中下载文献和元

数据，部分代码如图 3.2 所示。这种方法的优点是效率高，可以大量快速地收集数据。使用

BeautifulSoup 和 Requests 库从开放获取的期刊网站爬取数据。

手动采集：通过访问图书馆、研究机构以及联系文章作者等方式获取不易自动下载的资源。虽

然此方法更费时，但有助于获取更全面的数据集，特别是一些最新或尚未公开的研究成果。

将两种方法采集到的文献数据进行汇总，最大范围的将有关电力 LCA 领域的英文文献进行汇

总，共获得 507 篇。