在标准化领域，针对通用大语言模型面临术语理解不精准、逻辑推理能力不足、知识体系掌握不系统等问题，急需构建专业化的标准领域高质量数据集以支撑模型的针对性训练与优化。基于通用大语言模型在标准领域的应用现状与面临的挑战分析，提出了一套从原始标准文档到结构化语料的完整数据集构建方法，并阐述了数据集在模型微调与标准智能服务中的应用路径，为标准领域高质量数据集建设提供系统性方法参考，对推动标准化智能化发展具有理论意义和实践价值。

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