《巴黎协定》是全球应对气候变化的重要框架，各国通过提交国家自主贡献（Nationally Determined Contributions, NDCs）来明确其气候行动目标和策略。尽管现有研究主要集中在评估NDCs中的减排目标，但NDCs文件中包含的广泛文本内容却鲜有系统分析。这些文本内容不仅涉及减排目标，还包括国家背景、实施计划、公平性和透明度等多方面的信息。然而，NDCs的透明度和可比性不足，尤其是关于具体政策、融资和适应措施的细节，这使得全球气候目标的实现面临挑战。为此，Ivan Savin、Lewis C. King和Jeroen van den Bergh等人利用自然语言处理技术（Natural Language Processing, NLP）对NDCs的全文内容进行了系统性分析...