“Silver data”（也常说 silver-standard data）指质量介于“gold data（人工精标注数据）”与更粗糙数据之间的数据：通常由自动方法（规则、模型、远程监督/弱监督、对齐匹配等）生成或半自动标注，覆盖面大但噪声更高，常用于机器学习/自然语言处理中的训练、预训练、数据扩增或评测补充。也可泛指“次高质量、可用但不完美”的数据版本。
We trained the model on silver data before fine-tuning on a small gold dataset.
我们先用银标准数据训练模型，再用少量金标准数据进行微调。
Because the labels come from heuristics, this silver data contains noise and needs careful filtering.
由于这些标签来自启发式规则，这些银标准数据含有噪声，需要谨慎筛选与清洗。
/slvr det/（也常见 /slvr dt/）
该说法源于用贵金属作等级隐喻的传统：gold standard（金标准）表示最权威、最高质量（多为人工精标注）；silver（银）表示“次一级但仍有较高价值”。因此 silver data 多指“接近金标准、但由自动/半自动方式得到、质量略逊”的数据。
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