本文深入探讨了数字化时代下大模型技术在垂类语料数据治理中的应用与实践，并将理论与实践结合，凸显了大模型技术在提升垂类语料数据治理方面的关键性作用。在理论方面，分析了将大模型技术应用于数据治理的必要性，在保证数据治理质量的前提下，大模型技术可以显著提高数据清洗、数据标注、数据安全与质量评估的效率。在实践方面，通过对法律垂类语料治理进行案例分析，展示了大模型在实现数据治理流程自动化与智能化方面的高效性。在数据清洗环节，利用大模型的强大语言理解与处理能力自动化精准完成了法律法规和司法案例元数据的提取和结构化，借助多模态大模型与提示词模板组合实现了司法案例多模态数据的对齐；在数据标注环节，采用小模型初筛和大模型结合的方法实现了法律标签高效、精准标注和问答对标注效率大幅提升；在数据安全和质量评估环节，依托大模型分析能力构建了语料数据安全和质量评估体系。结果表明，大模型技术是推动垂类语料数据治理的关键工具，为继续深化促进大模型在数据治理方面的应用提供了切实可行的方向指引，为构建一个更加智能、高效、安全的数据治理体系做出重要贡献。