由形式存在，包括文字文件、影象、音影片、社交媒體帖子以及電子郵件等。這些不同於以往明確

定義和固定結構的資料，被稱為非結構化資料，通常不容易用表格或資料庫的形式來組織和儲存。

這種資料的形式和內容各異，包括文字、影象、音訊、影片等形式。大資料技術的興起，越來越多

的非結構化資料被記錄和儲存，例如感測器資料、日誌檔案、社交媒體資料等。這些資料的規模龐

大、型別多樣，傳統的資料庫系統已經不能很好地處理，需要新的處理和分析技術來應對。而人工

智慧和機器學習技術的發展，處理非結構化資料的能力得到了進一步提升。自然語言處理、計算機

視覺等技術使得計算機能夠更好地理解和分析文字、影象等非結構化資料，從中提取有用的資訊和

知識。

文獻則是科技研究者獲取和積累知識的重要來源之一。文獻中的理論研究成果和發現為科技研

究提供了重要的理論支撐和研究基礎，有助於研究者在實踐中應用和推廣。而英文作為國際通用語

言，在全球範圍內廣泛應用，英文文獻成為科研成果在不同國家和地區之間進行交流和傳播的重要

工具。許多國際性的學術期刊和會議都採用英文作為發表和交流的語言，促進了全球學術界的合作

和交流。

pdf

是英文文獻最為常見的格式之一。pdf

格式具有高度的可移植性和可讀性，保留了原文件

的格式和字型，且無論何時何地，都可以使用各種裝置檢視和列印，因此成為了英文文獻的常規格

式之一。傳統的

pdf

處理方法，一般都是透過人工的方式來認知和提取。首先透過人工查閱的方式

對論文的必要資訊進行閱讀，然後辨識出所需的有效資訊並進行提取，再把這些資訊標記在論文資

源上供人們定位和使用。這種處理方法對於論文有效資訊提取的工作人員的專業知識掌握要求較

高，對數量規模較小的論文集的處理比較有效。但人工認知方式的準確率和效率會隨著論文集規模

的上升而快速下降。由於傳統

pdf

論文有效資訊處理方法存在如上的侷限，怎樣高效準確的處理論

文的有效資訊，以便人們能在海量的論文資源中找到所需的資訊，成為亟需解決的問題。

而自然語言處理工具可以對文字進行處理、分析和提取，從而幫助科研工作者提取和解析海量

pdf

文獻中的資訊。這些工具可以基於文字的語義、關鍵詞等進行文獻內容的分析和提取，幫助你

快速獲取他們需要的資訊。

自然語言模型的演變經歷了從迴圈神經網路（rnn）到長短期記憶網路（lstm），再到卷積神經

網路（cnn）的過程。傳統的

rnn

存在長期依賴問題，而

lstm

透過引入門控機制來解決這一問題，

使其更適用於處理長序列資料。而卷積神經網路（cnn），最初用於影象處理，後來也被引入到自然

語言處理領域，透過卷積和池化操作可以有效地捕捉文字中的區域性特徵。因此，隨著任務需求的變

化，研究者選擇合適的模型進行應用和最佳化，以適應不同的自然語言處理場景和任務要求。

儘管迴圈神經網路（rnn）、長短期記憶網路（lstm）和卷積神經網路（cnn）在自然語言處理

任務中取得了成功，但它們有一些共同的缺點。這些缺點包括引數量有限、處理長距離依賴能力不

足、計算效率較低以及固定長度輸入限制。引數量的限制可能阻礙了對複雜文字資訊的建模，處理

長序列時資訊傳遞可能不夠順暢，訓練時間和計算成本也較高，而固定長度輸入的要求可能導致信

息丟失或冗餘。這些限制限制了它們在處理複雜文字任務和大語料庫中的表現和應用範圍。

大語言模型（llm）在傳統的

rnn、lstm

和

cnn

基礎上進行了多方面的改進與升級，包括增大