在 CSV 字段内选中准确文本，并使用共享属性对整条记录分类。让每个标签始终关联其源字段和记录上下文。
连接同一记录内跨字段的已标注实体和表头标记。通过关系类型表达关联，并结合原始依据审核。
这是检查结构化记录标签是否准确、一致、完整且可追溯的过程。Unitlab 围绕原始 CSV 记录整合审核、共享本体、基准、共识评估和工作流分流。
审核员可在原始记录上下文中检查记录属性、单元格文本实体、列与表头标签及关系。可用标签取决于本体和标注任务。
管理员创建并批准对标注员隐藏的参考答案。后续提交可与已冻结的参考答案比较，再由配置的质量门控对结果分流。
没有可比较的已批准参考答案时，记录进入“未评估”路径。缺失基准依据不会被视为质量检查通过。
共识评估收集独立标注并比较一致性。未达到配置的一致性要求时，可先审核并修正提交结果，再批准最终结果。
可以。配置的审核和返工路径将被拒工作退回修正，再次审核。工作流历史保留各次提交与决策的顺序。
质量检查可发现缺失的必填值、本体验证问题和未解决事项。审核员可打开受影响记录，结合源数据与标签解决发现的问题。
数据集版本和工作流历史帮助团队在数据变化时追溯已标注记录与经审核的发布版本，支持可复现的下游训练和评估。
此解决方案聚焦 CSV 记录及字段级标签的质量工作流。Unitlab 的通用标注质量保证页面介绍适用于各受支持模态的共享审核与质量能力。
