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本文提出了反事实门控–支持集分解（CGSD），这是一种预算匹配的四组实验设计，用于分离训练数据质量门控中支持集内选择与支持集间重新分配的效应。韩英及韩日检索实验表明，只有支持集内选择能够可靠地超越经校准的零假设基线。