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✅ NLP 语料管理平台 — 推荐优先级路线图（从高到低）

P0：基础可用（必须先做）

1. 统一语料数据模型（Core Schema）

为什么优先？ 后面所有功能都依赖一致的 schema，如果文件结构乱、字段定义不统一，会导致后续所有功能痛苦加倍。

内容包含：

  • id
  • text（内容）
  • pinyin（拼音，词/成语可选）
  • meaning（释义）
  • tags（标签：成语、歇后语、方位词、动作类、人物类等）
  • source（来源，如自建、开源、人工标注）
  • meta（版本、更新时间等）

2. 语料存储与版本管理（Versioning）

为什么优先？ 语料不是代码，但是迭代频繁、会不断修正，没有版本控制你会无法回退、不知道是谁改的、甚至数据被污染。

优先内容：

  • Git/数据库版本号
  • 每次批量导入自动生成版本快照
  • 可回滚上一个版本
  • 变更日志（diff）

3. 基础 CRUD 与搜索检索

为什么优先？ 用平台的第一需求就是“查”和“改”，没有搜索一切都卡住。

功能包含：

  • 搜索：按 text / 拼音 / 标签 / 类型 / 释义 过滤
  • 分页查看
  • 编辑、删除、导出

P1：增强体验（提升可用性与效率）

4. 批量导入 / 数据清洗

为什么？ 语料来源多，格式千奇百怪，需要统一的清洗工具。

功能包含：

  • 批量导入 JSON/CSV/YAML
  • 自动字段补齐（如拼音自动生成）
  • 自动去重
  • 自动规范格式（去全角空格、统一简繁体）

5. 语料标注（Annotation）

为什么？ 一个 NLP 平台的核心竞争力来自“标注”。没有标注就只是一个数据仓库。

按你的领域，推荐优先支持：

  • POS 词性标注
  • 主题分类（比如“自然”、“情感”、“动作”、“动物”）
  • 情感标签（positive/negative/neutral）
  • 成语特征标签（褒义、贬义、中性、文学、口语化）
  • 遵循开放标准（如 LTP、UD）

6. 权限 / 审核流（可选但推荐）

为什么？ 语料是“内容资产”，被误改一次就痛不欲生。

功能包含：

  • 编辑审核流
  • 不同角色（管理员、标注员、审核员）
  • 操作日志

P2：高级价值功能（让平台变成“智能语料库”）

7. 语料关系图谱（Knowledge Graph）

为什么？ 让语料“能用起来”，用于搜索增强、生成模型提升。

示例关系：

  • 成语 → 近义词/反义词
  • 词语 → 部件汉字
  • 汉字 → 偏旁、结构、读音
  • 歇后语 → 上句/下句分离
  • 词 → 词性
  • 成语 → 场景（如励志、战争、生活类）

图谱能提升：

  • 推荐
  • 语义搜索
  • LLM 提示增强

8. 语义搜索 / embedding 索引（向量数据库）

为什么？ 传统 keyword 搜索很弱，embedding 才能更好地做 NLP。

包含：

  • 向量检索（相似成语、相似词、相似解释）
  • 歧义词 disambiguation
  • 主动推荐策略（近义、相关内容）

9. NLP 任务能力（属于“处理”，不是“存储”）

到此你的平台已经从语料库升级成一个 mini NLP 平台，可加：

  • 句法分析
  • 关键词提取
  • 摘要
  • 命名实体识别
  • 文本纠错
  • 生成式补全

P3：平台高级功能（有了流量后才必要）

10. 数据统计可视化（可选）

如：

  • 语料数量增长曲线
  • 标签覆盖率
  • 标注质量评估
  • 用户贡献度

11. API 网关（语料服务化）

对外提供：

  • 词语查询 API
  • embedding API
  • 分词、解析 API
  • 语料批量导出 API

🎯 优先级总结（最现实的顺序）

优先级 功能 理由
P0-1 统一语料 Schema 所有功能的地基
P0-2 数据版本/管理 数据“可控”是平台第一要求
P0-3 基础 CRUD + 搜索 平台能“用”起来
P1-4 批量导入+清洗 扩充语料能力
P1-5 标注系统 NLP 的核心价值
P1-6 权限+审核 防止误改，是数据资产保障
P2-7 知识图谱 让语料“长出智慧”
P2-8 embedding/语义搜索 更高级的 NLP 玩法
P2-9 NLP 处理能力 更丰富的应用场景
P3 可视化+API 面向社区/产品化