其背后的构架适用于各个领域，构建了一个完整的体系，可以进行修改，全方面的辅助大语言模型，应用广泛。以下就是我的全部研究内容请各位老师批评指正。
3.3.2 数据预处理
Unstructured 库是一个强大的工具，专为处理非结构化数据设计，具体流程如图 3.7 所示，
如从文本文档、pdF 文件或网页中提取数据。它支持多种数据提取方法，包括正则表达式匹配、自
然语言处理（NLp）技术等。
数据预处理步骤如下：
步骤一：数据清洗
去除杂质：从文本中去除无关的字符，如特殊符号、空白行等。
格式统一：将所有文本统一为相同的编码格式，通常为 UtF-8，以避免编码错误。
语言标准化：统一不同术语的使用，例如将所有\"photovoltaic\"统一替换为\"pV\"，确保术语的
一致性。
步骤二：信息提取
关键信息标识：标识文献中的关键信息，如研究方法、主要结论、实验条件等。
数据分类：根据信息类型将数据分类，如作者、出版年份、研究结果等。
步骤三：结构化转换
结构化处理：将信息精细化拆解与清洗，将各种元素进行转换，形成结构化数据形式，拆分成
标题与内容。
分割部分关键代码：
对于其中的每个元素，如果是 positeElent 类型，就提取其中的文本并将其添加到
text_list 中；如果是 table 类型，就将表格的文本表示（可能是 htL 格式）添加到
text_list 中。
将图 3.8 的提取的数据进行拆分，添加到 text_list 中，输出结果如图 3.11 所示。
非结构化文本数据通常非常稀疏，即包含大量的词汇但每个文档只使用其中的一小部分。而结
构化数据则可以通过合并相似信息来降低数据的稀疏性，这有助于生成更加紧凑和有效的嵌入向
量。
结构化数据可以实现更高效的特征提取。结构化数据通常已经按照特定的模式或结构进行了组
织，这使得我们可以更加高效地从中提取有用的特征（如标题、作者、摘要、关键词等）。这些特
征可以作为后续 Ebeddg 的输入，帮助生成具有更强区分性和泛化能力的嵌入向量。结构化数据
中的元素（如主题、类别、属性等）通常具有明确的含义，这些含义可以在 Ebeddg 过程中被保
留下来。因此，基于结构化数据的嵌入向量往往具有更强的解释性，有助于我们更好地理解模型的
预测结果和内部机制。
