jev模型在商品名称、品牌、规格识别上稳定，但价格和促销信息易漏括号内容；测试需用utf-8 csv格式，人工核验须逐项比对price、promotion、品牌，并可通过开启括号保留、正则预处理或添加hint列优化。
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用50条真实中文电商数据测试Jev模型的实体识别准确率，发现它在商品名称、品牌、规格字段上表现异常稳定，但价格和促销信息提取容易漏掉带括号的附加说明，比如“¥199（赠运费险）”只识别出“¥199”。
准备测试数据集
新建一个Excel文件，在A列粘贴50条原始电商文本，每行一条，确保包含至少3种典型格式：淘宝商品标题、京东SKU描述、拼多多活动页文案。
将文件另存为UTF-8编码的CSV格式，文件名不含中文或空格，例如jev_test_50.csv。这一步很关键——如果保存成Excel默认的.xlsx格式，Jev读取时会跳过合并单元格里的内容，导致测试样本实际只剩42条。
运行Jev基础识别
打开Jev Web界面 → 点击【上传文件】→ 选择刚生成的CSV → 在字段映射中把A列指定为“raw_text” → 点击【开始分析】。
等待进度条走完后，点击【导出结果】下载JSONL格式的输出文件。注意：导出前别点【查看详情】，那个页面会强制重新解析一次，而第二次解析默认关闭促销字段提取开关，结果会变差。
人工核验关键字段
第一步：用VS Code打开导出的JSONL文件，搜索"price"字段，逐条比对原始CSV中对应行的价格字符串是否完整捕获；
第二步：筛选出所有"promotion"值为null的行，回到原始CSV查这些行是否含“满减”“折上折”“前N件”等关键词；
第三步：对品牌字段做模糊校验——把JSONL里抽出来的品牌词复制进百度，看前3条结果是否指向同一企业，避免把“小熊电器”错识成“小熊”（后者是动画IP）。
这一步必须手动完成，Jev不提供品牌归属可信度评分，自动打标会把“华为Mate60”里的“Mate60”也当品牌处理。
调整参数重跑验证
方法一：在Jev界面高级选项中开启【保留括号内文本】开关，重新上传同一份CSV，其他设置不变；
方法二：把原始CSV的A列内容用正则re.sub(r'（[^）]+）', r'【\g】', text)预处理一遍，再上传；
方法三：在字段映射环节，额外添加B列为“hint”，填入“含促销”或“纯标价”，让Jev启用上下文感知模式。【必须保证B列与A列行数严格对齐，错一行会导致全部结果偏移】
