一种数据集构建方法、设备及介质

本申请公开了一种数据集构建方法、设备及介质，方法包括：通过标准化逻辑程序和大语言模型提示词，对原始数据进行处理，得到标准化处理文本；通过大语言模型提示词提取标准化处理文本的领域标签，并根据领域标签，构建初始训练样本集；通过验证集评估函数对初始训练样本集进行质量评估，得到质量评估结果；通过大语言模型对质量评估结果进行问题提炼，生成提示词修改建议；将调整后的提示词重新输入大语言模型，生成新训练样本集，并循环迭代质量评估、问题提炼以及提示词调整过程，直至样本质量达到预设质量标准。通过大语言模型提示词结合自适应优化算法，提高了数据集构建的效率、解决依赖人工且难以适应大规模复杂数据处理的痛点。