了电力行业生命周期评价的重要性，并强调了研究流程和研究方法。在这一基础上，本章进一步明

确了项目系统功能设计。综上所述，本章作为论文的引言部分，为整个研究提供了清晰的研究背

景、目的、意义、内容及方法概述，为后续章节的展开奠定了坚实的基础。

ChatGPT是由OpenAI发布的一种大语言模型，能够以问答的形式完成各类任务，包括接受文

字输入，理解自然语言，理解响应并模拟人类对话形式进行输出。再各个自然语言处理子任务具有

优异的表现。相比其他大语言模型拥有更丰富的知识，涵盖自然、社会科学、人文历史等多个领

域。ChatGPT在GPT3.5的基础上引入了RLHF（reinforcementlearningfromhumanfeedback）

技术，通过将人类的日常对话的语言习惯嵌入模型，并引入价值偏好，使得模型的输出满足人类的

意图。微调过程分为预训练、监督微调、设计奖励模型和反馈优化。桑基韬等人根据ChatGPT的对

话对象和定位将其应用分为四个层次：数据生成器、知识挖掘器、模型调度器和人机交互界面。在

多模态领域，VisualChatGPT、MM-ReAct和HuggingGPT让视觉模型与ChatGPT协同工作来完成视

觉和语音任务。

除此以外，许多类ChatGPT的大模型也同样在自然语言处理方面展示出来了较好的效果。

LLaMA是应该从7billion到65billion参数的语言模型，不需要求助于专有的数

知识抽取主要分为命名实体识别和关系抽取两方面。命名实体识别（NER）任务，旨在识别与

特定语义实体类型相关联的文本跨度。该任务最早于1991年由Rau等人提出。随着信息理解、人

工智能等领域的顶级会议对NER任务的评测，其定义逐渐细化和完善，并逐渐成为自然语言处理

（NLP）领域的重要组成部分。然而，不同领域对实体类型的定义存在差异，因此NER模型的构建

取决于特定领域任务需求，通常涵盖人物信息、地点信息和组织机构信息等。对于英语、法语、西

班牙语等外语文本，通常采用单词作为基本单位，因此基于这些语言的NER模型主要关注单词本身