提案：拓展由大型语言模型驱动的自动化文摘框架，应用于科技趋势分析
1.0 引言：应对新领域中的信息过载挑战
1.1 背景介绍
在当今时代，各个专业和学术领域的信息正以指数级速度增长，这构成了一项严峻挑战。根据国际数据公司（IDC）的预测，全球数据圈中需要进行数据分析的部分，其规模到2025年将增长50倍[1]。这种“信息过载”现象已成为阻碍创新和明智决策的主要障碍，使得自动化分析工具不再仅仅是锦上添花，而是保障竞争优势和研究效率的必备利器。
1.2 基础模型
Lazarev和Sedov（SUMMA 2024）近期开发了一套创新的自动化金融文摘生成框架，为解决上述问题提供了一个成功的概念验证。他们的工作有力地证明了，大型语言模型（LLM）能够高效处理海量非结构化数据，并从中提炼出深刻且可行的洞见。
1.3 研究目标
本提案的核心目标是：将Lazarev和Sedov建立的、业经证实有效的框架进行系统性地适配、拓展，并在一个全新的、信息密集型领域——技术预测——中进行严格验证。本研究旨在证明该基础模型的通用性，并为该领域的研究人员、分析师及决策者打造一个强大的、能够揭示前沿动态的新工具。我们坚信，这项工作将为驾驭复杂信息环境提供关键支撑。
1.4 结论过渡
为实现这一宏伟目标，首先必须深入理解作为我们工作基石的原始框架及其核心技术。
2.0 基础框架与核心技术
2.1 背景介绍
要论证拓展一个现有框架的合理性与可行性，关键在于充分理解其原始实现的成功之处。本章节将深入剖析经过验证的金融文摘框架，并解析支撑其成功的关键自然语言处理（NLP）技术，从而阐明我们 proposed research 的坚实基础。
2.2 Lazarev和Sedov (2024) 方法论解析
根据源文描述，生成人工智能金融文摘的流程可分解为以下几个关键步骤：
1. 数据获取与范围界定 该框架利用OpenAlex平台，基于特定的研究领域（Fields of Study, FOS）如“金融学”，来精准提取相关的研究论文摘要。
2. 输入数据处理 将收集到的数据系统地整理成结构化的JSON格式，使其适合作为大型语言模型的输入，确保模型能够准确理解数据结构。
3. 通过策略性提示词进行LLM驱动的分析 该框架通过一系列精心设计的提示词（Prompts）来引导Gemini Pro模型进行深度分析。这种策略性引导是确保产出内容相关性和深刻性的核心。以下为用于指导分析的四个核心提示词的中文转述：
* “请总结所提供研究文章摘要中的关键发现，进行广泛描述并引用最有趣的部分。”
* “从这些文章中浮现出的主要主题或趋势是什么？请仅基于摘要内容进行分析。”
* “您能否识别出不同研究论文之间的任何共性或内在联系？”
* “这项研究对未来发展方向有何重要启示？请描述未来的可能性。”
4. 自动化报告生成 最后一步是程序化地生成结构清晰、人类可读的PDF报告。报告包含动态生成的元素，如标题、所涵盖的时间周期以及引用的文章列表。该项目的完整代码已在GitHub上公开[6]，为后续研究提供了透明和可复现的基础。
2.3 关键自然语言处理（NLP）能力分析
该框架的成功依赖于几项核心的NLP技术，这些技术协同工作，使其能够从海量文本中提取有意义的信息。
2.3.1 命名实体识别 (Named Entity Recognition, NER)
命名实体识别（NER）是一种识别并分类文本中关键实体（如人名、组织机构、技术术语等）的技术。它的功能是将原始的非结构化文本转化为结构化信息，为后续的关联分析和趋势识别奠定基础。
2.3.2 自动文本摘要 (Automatic Text Summarization)
自动文本摘要技术旨在将长篇文档精炼成简短的摘要，是生成文摘的核心能力。它主要分为抽取式摘要和生成式摘要两种方法，其区别如下表所示：
摘要类型 定义与解释 示例 (源文地震案例)
生成式 模型理解原文的上下文和核心思想，然后用自己的语言生成全新的句子来概括内容。这种方法更像人类总结的方式，摘要流畅自然，但技术实现更复杂。 一场强震袭击了加州中部，震中靠近霍利斯特，造成了广泛破坏，并促使州政府宣布进入紧急状态。救援工作正在进行中。
抽取式 模型直接从原文中识别并提取出最关键的句子或短语，然后将它们组合成摘要。这种方法简单高效，能保证语法正确性，但有时摘要的连贯性稍差。 一场6.2级地震于周二袭击了加州中部，造成了广泛破坏。其震中位于霍利斯特以北约10英里处，该镇遭受了重大损失。州长已宣布进入紧急状态。
2.3.3 关系抽取 (Relation Extraction)
关系抽取技术专注于识别和分类文本中不同实体之间的语义关系。它不仅仅是简单地列出实体，而是揭示它们之间如何相互关联（例如，“A公司收购了B公司”，“药物X用于治疗疾病Y”），从而提供比实体列表更深层次的洞见。
这三项NLP能力协同工作，构成了一个强大的信息处理流水线：首先，命名实体识别（NER）从非结构化文本中提取出关键的“角色”（实体）；接着，关系抽取（Relation Extraction）描绘出这些“角色”之间的“剧情”（相互关系）；最后，自动文本摘要（Summarization）将整个故事提炼成精炼、易懂的核心摘要，从而实现从数据到洞见的转化。
2.4 结论过渡
这一套经过验证的、稳健的方法论，为我们接下来提出的框架拓展工作提供了一份坚实的蓝图。
3.0 拟议研究方法：适配与验证
3.1 背景介绍
我们的研究方法旨在实现最高的效率和影响力，通过战略性地构建于经过验证的Lazarev和Sedov框架之上。这种方式使我们能够将资源集中于领域适配和高级提示词工程这些具有创新性的挑战上，而非在基础开发上进行不必要的重复工作。
3.2 第一阶段：领域选择与数据管道适配
* 领域选择： 我们提议选择技术预测作为新的目标领域。该领域同样面临着严峻的信息过载挑战，对高效、精准的趋势分析工具具有迫切需求。
* 数据获取适配： 我们将继续使用OpenAlex平台作为数据源，但会重新设计查询逻辑，以锁定与前沿技术相关的研究领域（FOS），如人工智能、生物技术、材料科学等。
* 数据结构调整： 对JSON的数据结构进行微调，以更好地捕捉和体现技术领域的特有信息，例如技术成熟度、应用领域等细微差别。
3.3 第二阶段：框架重实现与提示词工程
* 框架重实现： 我们将重新实现与LLM交互和PDF生成的核心逻辑，确保其在新领域的无缝适用性。
* 提示词工程： 我们认为，为技术预测领域开发专门的提示词是本次研究成功的关键。金融分析的提示词侧重于识别“市场情绪”或“投资启示”，而技术预测需要一套完全不同的分析视角。因此，我们将设计全新的提示词，旨在引导模型识别“新兴技术能力”、“技术成熟度阶段”、“与其他领域融合的潜力”或“研究所依据的基础科学原理”等核心概念。这种深度定制化的提示词工程将确保产出洞见的专业性和前瞻性。
3.4 第三阶段：文摘质量与效用评估
* 验证策略： 我们将采用一套双管齐下的评估策略，以全面、客观地衡量适配后框架的有效性。
* 评估方法：
1. 基于内容的评估： 将自动化生成的文摘中所识别的关键主题和趋势，与一位人类主题专家（Subject-Matter Expert）针对同一批文献所撰写的摘要进行严格的对比分析。
2. 基于效用的评估： 组织一个由5至7名技术分析师、风险投资家和企业研发战略家组成的专家小组，进行定性访谈。我们将通过一系列核心问题来收集反馈，例如：“该文摘是否准确捕捉了最重要的技术趋势？”、“其中提供的洞见对于战略规划或投资决策是否具有可操作性？”以及“与您当前的信息获取方法相比，该自动化文摘的效用如何？”
3.5 结论过渡
该研究方法的成功执行将产出一系列明确、有形的成果，这些成果将在下一章节中详细阐述。
4.0 预期成果与交付物
4.1 背景介绍
本研究旨在产出切实、有价值且易于获取的成果。项目完成后，我们承诺交付以下具体产出物，每一项都将对学术界和产业界产生直接贡献。
4.2 交付物清单
* 一个可运行的原型系统 一套能够从最新的学术文献库中自动生成高质量技术趋势文摘的系统，是本研究核心价值的直接体现。
* 一份经过验证的提示词工程指南 一套经过优化和验证的、针对技术趋势分析领域的专用提示词文档，为未来相关研究和应用提供了宝贵的实践蓝图。
* 一个开源代码库 遵循原始项目[6]的开放科学先例，我们将建立一个公开的GitHub代码库，以确保研究的透明度、可复现性，并鼓励社区的进一步开发与合作。
* 一份全面的研究报告 一份详细的最终报告，内容包括框架的适配过程、评估阶段的量化与质化结果，以及新领域与原始金融领域框架性能的深度比较分析。
4.3 结论过渡
这些交付物不仅是项目的直接产出，更将作为催化剂，产生深远且持久的影响。
5.0 潜在影响与未来方向
5.1 背景介绍
本项目的价值远超其直接的交付成果。我们认为，这项研究为解决现代信息时代的普遍性问题——信息过载——提供了一个可扩展、可泛化的解决方案，具有重大的战略意义。
5.2 更广泛的影响力分析
正如源文结论部分所指出的，这种可适配的框架能够显著加速研究进程，有力支持数据驱动的决策，并为任何遭受信息过载困扰领域的专业人士提供决定性的竞争优势。更重要的是，它有助于普及对高层次洞见的获取能力，打破信息壁垒，使更多人能从海量数据中挖掘价值。
5.3 未来研究路径
在本项目成功的基础上，我们提出以下两个清晰且富有远见的未来研究方向：
1. 跨领域综合分析 进一步开发该框架，使其能够同时分析和综合多个领域的趋势。这将催生一个能够预测颠覆性创新的工具，例如，通过识别新材料科学研究与可再生能源技术发展之间的交叉点，提前预见下一代能源解决方案。
2. 集成更先进的LLM能力 随着未来大型语言模型能力的不断增强，我们可以预见其将实现更深层次的分析。未来的模型或许不仅能进行总结，还能直接从文献中执行因果推断，识别出驱动某一领域进步的关键底层技术；甚至进行定量预测，通过提取和建模文献中的性能指标来预测技术发展轨迹。
5.4 结论声明
最终，本研究不仅是对一个现有工具的简单扩展，更是迈向一个通用化、不可或缺的知识发现平台的关键一步。通过彻底改变研究人员和战略家在现代信息图景中的导航方式，本项目有望为创新和数据驱动的领导力开启新的前沿。
6.0 参考文献
[1] Reinsel, David, John Gantz, and John Rydning, “Data age 2025: The evolution of data to life-critical.”, Don’t Focus on Big Data 2, 2017.
[2] Nadeau, David, and Satoshi Sekine, “A survey of named entity recognition and classification.”, Lingvisticae Investigationes 30.1, 2007, pp.3-26.
[3] Allahyari, Mehdi, et al, “Text summarization techniques: a brief survey”, arXiv preprint arXiv:1707.02268, 2017.
[4] Nenkova, Ani, and Kathleen McKeown, “A survey of text summarization techniques.”, Mining text data, 2012, pp.43-76.
[5] Pawar, Sachin, Girish K. Palshikar, and Pushpak Bhattacharyya, “Relation extraction: A survey.”, arXiv preprint arXiv:1712.05191, 2017.
[6] AI Finance Digest, gitHub repository. [Online]. Available: https://github.com/namesjoe/ai_digest_finance
