需手动清洗问卷开放回答为UTF-8纯文本，每行一条、无空格/符号，再通过超级麦吉的“文本分析专家”任务实现情感三分类与3–5个汉字主题标签标注，并辅以限定语境插入和转折句分批校准确保归类准确。
☞☞☞AI 智能聊天, 问答助手, AI 智能搜索, 多模态理解力帮你轻松跨越从0到1的创作门槛☜☜☜
用超级麦吉AI整理问卷中的开放式回答，需绕过它不支持Excel直接解析的限制，把原始文本转成它能“读懂”的纯输入流，再借专家协同机制完成语义归类与情感标注——这一步漏掉清洗规则或上传格式错误，后续所有聚类都会漂移。
准备可被识别的纯文本输入
打开原始问卷Excel文件，仅保留“开放性回答”一列，删除所有空行、重复行及明显无效内容（如“无”“随便”“没想好”）。
将剩余回答逐条复制粘贴至记事本，每条独占一行，不加序号、不加引号、不换行分段；【必须手动检查每行末尾是否有多余空格或制表符，否则超级麦吉会把整行判定为异常格式而跳过】。
保存为UTF-8编码的.txt文件，文件名用英文+数字组合，例如open_answers_202610.txt。
在超级麦吉中创建分类任务
登录超级麦吉Web端或App，在工作台点击“新建任务”，选择“文本分析专家”角色。
在任务描述框中输入明确指令：你是一名用户研究分析师，请对以下每条开放性回答独立完成两项操作：①标注情感倾向（仅输出【正向】【中性】【负向】三类之一）；②归纳出3–5个语义主题标签（每个标签≤6个汉字），并为每个标签匹配2条最典型原文（字面完全一致，不可改写）。
点击“上传文件”，选择上一步保存的.txt文件；确认系统显示“已加载N条文本”且无报错提示。
执行多轮校准与人工干预
第一步：等待任务完成，导出结果为Excel表格。检查第一列情感标签是否出现大量【中性】集中堆叠——若超过70%，说明原始文本存在大量模糊表达（如“还行”“一般般”），需返回原始数据，用“方法一：插入限定语境”补救。
方法一：插入限定语境
在原.txt文件每条回答前加一句背景说明，例如：“受访者为25–35岁一线员工，刚参与完产品内测”，再重新提交任务。此举可激活模型对隐含立场的识别能力，避免把“没什么大问题”误判为中性而非隐性正向。
方法二：分批重跑关键子集
挑出情感标签存疑的50条回答（如含“但是”“不过”“虽然……还是……”等转折结构），单独保存为new_batch.txt，用更强指令重跑：“请特别关注转折词后的主句情绪，忽略前半句修饰。”
第二步：打开导出Excel，定位“语义主题标签”列，将每个标签复制进超级麦吉搜索框，点击“关联原始回答”，系统自动高亮该标签下所有匹配原文；【此时必须逐条核对高亮内容是否真实包含该标签核心语义，例如标签“响应慢”却匹配到“加载时间长”，属合理；若匹配到“界面丑”，则需人工剔除并标记为误聚类】。
