建议流程
分析中文文本
先定义可衡量的任务、建立人工参照样本，再检查误差并扩大规模。
这是供调整使用的编辑建议流程，本站尚未完整实测。
准备材料
有权使用的中文语料、构念定义、抽样规则和试验样本的人工标注。
定义构念
说明分数或标签在研究中代表什么，写出正例与反例，并覆盖相关群体和时期抽样。
建立简单基线
从透明的词典或分类器开始。cntext 提供中文文本分析组件；主题与嵌入工具对应不同任务，不是可互换的测量。
独立评估
留出人工标注样本。对照基线评估候选模型，不用测试集调参，并分群体检查误报与漏报。
留痕后扩展
固定软件包和模型版本，需要时保存提示词，并记录预处理。领域或模型变化时重新抽样核验。
预期产出
有版本记录的分析脚本、留出样本评估、分组误差说明，以及对测量结果的合理解释。
验收标准
根据任务选择指标，对照留出样本的人工标签评估。检查方言、反讽、领域词和群体差异，在扩大语料前定义可接受误差。
适用边界
情感分数或主题簇本身不是已验证的社科构念。未经验证，不从模型输出推断个体态度。这是操作建议，不是已实测的效果声明。