本研究提出拉普拉斯样本信息（LSI），通过贝叶斯视角准确估计数据集中个体样本的信息量。LSI结合信息理论和KL散度方法，有效识别数据典型性、检测标签错误及评估数据集难度，从而提升样本选择效率和模型准确性，适用于图像和文本数据训练任务。