Dữ liệu thực nghiệm về vật liệu thường chứa các giá trị thiếu và giá trị sai lệch, gây ảnh hưởng đến độ tin cậy của các phân tích thống kê và khả năng bảo toàn ý nghĩa vật lý của dữ liệu. Hiện nay, phần lớn các nghiên cứu tập trung vào khả năng khôi phục dữ liệu mà chưa đánh giá đầy đủ mức độ duy trì các mối quan hệ vật lý sau xử lý. Nghiên cứu này được thực hiện nhằm đề xuất một quy trình xử lý dữ liệu nhiệt dung zeolite dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn trong các bước kiểm tra dữ liệu, phát hiện dữ liệu lỗi, hỗ trợ sinh mã xử lý và trực quan hóa kết quả. Kết quả nghiên cứu cho thấy nội suy là phương pháp phù hợp đối với dữ liệu nhiệt dung zeolite, đáp ứng đồng thời việc khôi phục dữ liệu và bảo toàn các đặc trưng vật lý của hệ. Kết quả cũng minh chứng tiềm năng của mô hình ngôn ngữ lớn như một tác nhân hỗ trợ hiệu quả trong quy trình xử lý và phân tích dữ liệu thực nghiệm vật liệu theo hướng bán tự động và có khả năng tái lập.