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因此未来要想应对这种局面,除了继续寻求新的数据来源(包括更偏僻的语料、专业领域的数据),还可以尝试合成数据、数据增强、迁移学习、联邦学习等策略,提升数据利用效率与质量管理水平。总的来说,困境不单纯是“数量不够”,更是数据“质量与可用性”不足带来的挑战,应对之策是在技术、策略、制度层面全方位提升数据处理的精度与效率。
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