本文探讨如何利用大语言模型(LLM)优化传统NLP系统的训练数据，重点介绍三个实践应用：1)通过LLM生成多样化用户问法变体以丰富语料库2)利用LLM的语义理解能力建立智能清洗机制3)结合向量相似度和LLM验证进行语料去重。

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