深度分析 合成專利資料與多標籤分類：LLM 在體積與分布保真度間的效能分析 本報導改寫自近期 arXiv 研究，檢視大型語言模型（LLM）生成之合成專利資料，何時能改善多標籤專利分類表現。研究在助殘技術專利資料上，採用六款開源生成器、四種真實資料稀缺情境、兩種生成策略（標籤條件的完整生成與改寫）與三類分類器，並設計固定預算混合實驗與多項洩漏控制。
