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自动数据集构建（ADC）：样本收集、数据策划及其应用
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了自动数据集构建（ADC）方法，通过利用大型语言模型实现样本收集和类别设计，解决了高质量数据集创建中的挑战。该方法大幅提高了数据生成效率，减少了人工注释的需求，并展示了在提升训练数据质量和模型训练稳健性方面的潜力。
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关键要点
- 本研究提出了自动数据集构建（ADC）方法。
- ADC方法利用大型语言模型实现样本收集和类别设计。
- 该方法解决了高质量数据集创建中的注释错误和人力成本高昂的问题。
- ADC方法大幅提高了数据生成效率，减少了人工注释的需求。
- 研究结果显示该方法在提升训练数据质量和模型训练稳健性方面具有潜力。
- ADC方法在标签噪声检测和类不平衡学习的基准数据集上具有重要贡献。
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