Evidence Cleaner

LLM通用证据清洗技能。将原始搜索结果、网页片段、OCR残片等原始材料清洗为可用证据，减少脏输入、伪实体、重复片段和错域材料对后续判断的污染。在搜索结果返回后、进入freshness判定或叙事生成前使用。触发条件：搜索结果质量差、证据量大但信噪比低、需要标准化证据格式。

Evidence Cleaner — 证据清洗技能

核心职责

将原始材料（搜索结果、网页片段、OCR残片、RSS条目等）清洗为标准化可用证据。

做什么：

• 剥离 DOM/HTML/JS 噪声残留
• 检测并过滤伪实体（不存在的人物、机构、事件）
• 去重与压缩重复片段
• 降权错域来源（二手转载、匿名来源等）
• 将 snippet 标准化为统一格式

不做什么：

• ❌ 不生成主叙事或最终结论
• ❌ 不做搜索或补充信息
• ❌ 不做时间新鲜度判定（交给 freshness-judge）
• ❌ 不改写证据的语义内容（只做格式标准化）

最小输入

字段	类型	必需	说明
raw_evidence_items[]	array	✅	原始证据条目，每条含 source_url、title、snippet、raw_text（可选）
primary_subject	string	✅	本次任务的主体对象（用于判断相关性）
canonical_time_frame	object	❌	{start, end, granularity} 时间框架，供下游 freshness-judge 使用
cleaning_goal	string	✅	清洗目标，如 "为新闻分析准备证据" / "为技术调研去噪"

输出格式

json

{
  "cleaned_evidence": [
    {
      "id": "ev_001",
      "source_url": "https://...",
      "title": "...",
      "cleaned_snippet": "标准化后的文本",
      "source_reliability": "A",
      "cleaning_actions": ["dom_stripped", "truncated_restored"],
      "original_index": 0
    }
  ],
  "removed_noise": [
    {
      "id": "noise_001",
      "original_snippet": "被移除的内容摘要",
      "removal_reason": "pure_advertisement",
      "noise_category": "ad"
    }
  ],
  "downranked_items": [
    {
      "id": "ev_002",
      "original_rank": 1,
      "new_rank": 15,
      "downrank_reason": "secondary_repost",
      "warning": "内容可能被篡改，建议交叉验证"
    }
  ],
  "warnings": [
    "3条证据包含疑似AI幻觉引用",
    "2条证据来源为匿名账号，建议谨慎使用"
  ],
  "cleaning_stats": {
    "total_input": 25,
    "kept": 18,
    "removed": 4,
    "downranked": 3,
    "snr_ratio": 0.72
  }
}

清洗 5 步流程

Step 1: DOM 噪声剥离

从网页抓取结果中移除非内容噪声。

• 识别并剥离：HTML 标签残留、CSS 样式文本、JS 代码片段、Cookie 提示条文本
• 识别并剥离：导航栏、页脚、面包屑、侧边栏、"相关推荐"、广告文案
• 识别并剥离：阅读量/点赞数/评论数等元数据噪声
• 检测方法：正则匹配 HTML 标签名/CSS 属性；特征词检测（"推荐阅读""为您推荐""猜你喜欢"）
• 参考：references/noise-patterns.md

Step 2: 伪实体检测

检测证据中引用的人物、机构、事件是否真实存在。

• 检查人名/机构名是否为已知实体（对比上下文一致性）
• 检查事件引用是否有时间/地点等可验证锚点
• 标记 AI 幻觉产生的虚假引用（如引用不存在的论文/报告）
• 标记相似名称混淆（如 "中国银行" vs "中国人民银行"）
• 检测方法：上下文交叉验证；已知实体库比对；逻辑一致性检查
• 参考：references/noise-patterns.md 伪实体模式章节

Step 2.5: 同源矛盾检测

当多条证据来自同一机构/作者/数据源，且结论相互矛盾时，标记为同源矛盾。

检测规则：

• 同一机构（如MIT）在不同时间发布的两篇研究结论方向相反
• 同一数据源（如Gartner报告）在不同版本中数据点不一致
• 同一作者/团队在不同媒体上发表的观点矛盾

处理方式：

• 不丢弃任何一方（双方证据均保留）
• 在两条证据上均添加 same_source_contradiction 标记
• 在 warnings[] 中记录矛盾描述和来源
• 在 cleaning_stats 中新增 same_source_contradictions 计数

输出示例：

json

{
  "cleaned_evidence": [
    {
      "id": "ev_003",
      "flags": ["same_source_contradiction"],
      "contradiction_note": "与ev_007同源(MIT)，结论方向相反"
    }
  ],
  "warnings": [
    "同源矛盾: MIT的两项研究(ev_003 vs ev_007)结论方向相反，建议交叉验证"
  ],
  "cleaning_stats": {
    "same_source_contradictions": 1
  }
}

Step 3: 去重压缩

识别并合并重复或高度相似的证据条目。

• 精确去重：标题和 snippet 完全相同的条目
• 近似去重：snippet 文本相似度 > 85% 的条目（保留信息量最大的版本）
• 压缩合并：同一事件的多条报道，合并为一条并标注来源数量
• 转载链识别：A→B→C 转载链，只保留最早一手来源
• 输出：去重后保留最佳版本，其他记入 removed_noise 并标注 removal_reason: "duplicate"

Step 4: 错域降权

对来源不权威或与主题不完全匹配的证据进行降权。

• 二手转载（非原始来源）：降权 1 级
• 匿名来源 / 自媒体无认证：降权 2 级
• 缺乏时间标注：降权 1 级
• 与 primary_subject 相关度 < 60%：降权 2 级
• 来源域名信誉度低（农场号/聚合号）：降权 3 级或移除
• 参考：references/clean-vs-drop-rules.md

Step 5: Snippet 标准化

将保留的证据条目格式化为统一结构。

• 去除首尾空白和多余换行
• 修正编码问题（& → &、' → ' 等 HTML 实体）
• 修正截断文本（检测 "..." 尾部并标注 [TRUNCATED]）
• 统一引号格式、全半角标点
• 保留原始来源 URL 和标题不变
• 为每条证据计算 source_reliability 评级（S/A/B/C）

决策快速参考

证据状况	处理方式
微格式错误、截断、编码问题	Clean — 保留但修正
二手转载、匿名来源、缺时间	Downrank — 保留但降权
纯广告、完全无关、纯噪声	Drop — 彻底移除
伪实体引用、AI幻觉	Drop + Warning — 移除并记录警告
高度重复	Merge — 合并保留最佳版本

完整决策树见 references/clean-vs-drop-rules.md。

参考文档

• 噪声模式识别手册 — 各类噪声的识别方法与示例
• 清理/降权/丢弃判定规则 — 决策树与边界案例
• 清洗用例集 — 3 个完整用例演示