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。</p>

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。</p>

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</p>

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</p>

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</p>

小，它们之间的相似度就越高。</p>

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</p>

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</p>

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</p>

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</p>

（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</p>

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</p>

机器学习的方法有支持向量机（SVM）、神经网络等。</p>

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</p>

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</p>

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</p>

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，</p>

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</p>

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</p>

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</p>

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</p>

现。</p>

2.5 本章小结</p>

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</p>

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</p>

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</p>

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</p>

方法，这对于评估文本之间的相似程度至关重要。</p>

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：</p>

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</p>

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</p>

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

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</p>

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。</p>

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</p>

总，共获得 507 篇。</p>

最后是将各个途径获取到的文献数据和元数据汇总，进行数据预处理。</p>