千问支持五种数据标注与语料清洗方式：一、自然语言指令驱动语义标注；二、yaml配置批量清洗；三、多模态元数据校验；四、追问式交互澄清标注边界；五、实时目录监控自动触发清洗流水线。
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如果您手头有一批原始语料或待标注数据，但面临人工标注成本高、规则模糊、格式杂乱等问题，则可能是由于缺乏语义识别能力、标签体系不统一或噪声干扰严重导致清洗与标注效率低下。以下是千问作为辅助工具支持数据标注与语料清洗的具体操作方式：
一、使用自然语言指令驱动语义标注
该方法依托千问模型对中文语义的深层理解能力，将模糊标注需求转化为结构化标签输出，无需预设正则或编写代码，适用于小批量、高灵活性的标注任务。
1、在千问APP或网页端对话框中输入明确指令，例如：“请对以下5条用户评论逐条判断是否含主观情绪，并在每条后标注【正面】【负面】【中性】：‘发货太快了！’‘客服态度很差。’‘商品已收到。’”
2、粘贴待标注文本后发送，等待模型完成语义分析与分类判定。
3、核对标注结果，如发现误判，可追加追问：“第二条‘客服态度很差。’请结合上下文重新判断是否属于服务类负面评价”，触发模型二次校验。
二、基于YAML配置规则实现批量清洗
该方法通过声明式规则文件定义清洗逻辑，由千问后台自动执行匹配与替换，适用于需长期复用、多人协同或接入自动化流程的场景。
1、定位OpenClaw技能配置路径：~/.openclaw/skills/corpus-cleaner/config.yaml。
2、在rules字段下添加清洗项，例如：
rules:
- name: 去除联系方式
pattern: "1[3-9]\d{9}|\b[a-zA-Z0-9._%+-]+@[a-zA-Z0-9.-]+\.[a-zA-Z]{2,}\b"
replacement: "[隐私信息已屏蔽]"
3、保存配置后，在控制台执行命令：openclaw run --skill corpus-cleaner --input ~/raw_corpus.txt --output ~/cleaned_corpus.txt。
三、多模态元数据校验辅助质量评估
该方法利用千问对文本、图像、音频等多模态内容的理解能力，交叉验证语料一致性，识别低质、重复或矛盾样本，提升标注基准可靠性。
1、上传一份含文字描述与对应截图的客服对话记录压缩包至千问文件上传区。
2、输入指令：“请比对每组‘文字记录’与‘截图OCR识别结果’是否一致；若存在关键信息（如订单号、金额、时间）不一致，请标注【存疑】并说明差异点。”
3、查看千问返回的逐条比对报告，重点关注标记为【存疑】的样本，人工复核前优先剔除。
四、追问式交互澄清模糊标注边界
该方法针对领域特异性高、标注标准易歧义的任务（如医疗实体识别、法律条款归类），通过多轮对话动态明确意图，降低初始指令偏差。
1、首次输入：“请从以下段落中提取所有疾病名称：‘患者确诊2型糖尿病，伴有高血压和轻度脂肪肝。’”
2、收到结果后若发现“脂肪肝”未被识别，立即追问：“‘脂肪肝’是否属于ICD-11定义的疾病实体？如是，请补充进结果。”
3、模型将调用医学知识库进行判断，并返回更新后的标注列表，同步附带依据来源与版本号。
五、实时目录监控自动触发清洗流水线
该方法通过OpenClaw监听指定路径下的新增文件，自动调用千问模型执行预设清洗动作，实现“丢入即处理”的零干预响应。
1、在OpenClaw控制台启用监控功能，设置监控目录为：~/incoming_annotated_data/。
2、为该目录绑定清洗策略：当检测到扩展名为.txt的新文件时，自动执行“去除不可见控制字符+合并连续空行+标准化全角标点”三步操作。
3、将待处理语料文件移入该目录，约8秒内生成同名_cleaned.txt文件，原始文件保持不动。
