feat(rvw): Complete V2.0 Week 3 - Statistical validation extension and UX improvements

Week 3 Development Summary: - Implement negative sign normalization (6 Unicode variants) - Enhance T-test validation with smart sample size extraction - Enhance SE triangle and CI-P consistency validation with subrow support - Add precise sub-cell highlighting for P-values in multi-line cells - Add frontend issue type Chinese translations (6 new types) - Add file format tips for PDF/DOC uploads Technical improvements: - Add _clean_statistical_text() in extractor.py - Add _safe_float() wrapper in validator.py - Add ForensicsReport.tsx component - Update ISSUE_TYPE_LABELS translations Documentation: - Add 2026-02-18 development record - Update RVW module status (v5.1) - Update system status (v5.2) Status: Week 3 complete, ready for Week 4 testing Co-authored-by: Cursor <cursoragent@cursor.com>
2026-02-18 18:26:16 +08:00
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--- a/docs/03-业务模块/RVW-稿件审查系统/06-开发记录/2026-02-18
+++ b/docs/03-业务模块/RVW-稿件审查系统/06-开发记录/2026-02-18
@@ -0,0 +1,184 @@
+# RVW V2.0 开发记录 - 2026-02-18
+
+> **日期：** 2026-02-18  
+> **阶段：** Week 3 - 统计验证扩展与用户体验优化  
+> **开发者：** AI Assistant  
+> **状态：** ✅ 完成
+
+---
+
+## 📋 今日完成内容
+
+### 1. 负号归一化功能 ✅
+
+**问题背景：**
+- Word 文档中的负号可能是多种 Unicode 字符（数学减号 `\u2212`、En Dash `\u2013`、Em Dash `\u2014` 等）
+- Python 的 `float()` 无法解析这些特殊字符，导致验证失败
+
+**实现内容：**
+
+| 文件 | 修改 |
+|------|------|
+| `extraction_service/forensics/extractor.py` | 新增 `_clean_statistical_text()` 方法，在提取单元格时自动清洗 |
+| `extraction_service/forensics/validator.py` | 新增 `_clean_number_string()` 和 `_safe_float()` 辅助函数 |
+
+**覆盖的特殊字符：**
+
+| Unicode | 字符 | 名称 | 清洗为 |
+|---------|------|------|--------|
+| `\u2212` | − | 数学减号 | `-` |
+| `\u2013` | – | En Dash | `-` |
+| `\u2014` | — | Em Dash | `-` |
+| `\u2264` | ≤ | 小于等于 | `<=` |
+| `\u2265` | ≥ | 大于等于 | `>=` |
+| `\u00d7` | × | 乘号 | `x` |
+| `\u200b` | | Zero-Width Space | (删除) |
+
+---
+
+### 2. 统计验证方法扩展 ✅
+
+#### 2.1 T 检验验证增强
+
+**改进点：**
+- 智能样本量提取：支持 `(n=50)`、`n=50`、`(50例)` 等多种格式
+- 新增 `_extract_sample_sizes_from_header()` 和 `_extract_sample_sizes_from_row()` 方法
+- 支持括号格式的 SD：`45.2 (12.3)`
+- 支持多行单元格 subrow 精确高亮
+
+#### 2.2 SE 三角验证增强
+
+**改进点：**
+- 支持多行单元格的 subrow 精确定位
+- 遍历 P 值列每一行，分别验证
+- 显示友好的行描述（如变量名）
+
+#### 2.3 CI vs P 值一致性验证增强
+
+**改进点：**
+- 支持多行单元格 subrow 精确定位
+- 支持多个 CI/P 值对的验证
+- 使用 `_parse_pvalue_flexible` 灵活解析
+
+---
+
+### 3. 前端翻译映射更新 ✅
+
+**文件：** `frontend-v2/src/modules/rvw/components/ForensicsReport.tsx`
+
+新增/完善的问题类型中文翻译：
+
+| 代码 | 中文描述 |
+|------|----------|
+| `ARITHMETIC_TOTAL` | 总计行错误 |
+| `STAT_CI_PVALUE_CONFLICT` | CI 与 P 值矛盾 |
+| `STAT_SD_GREATER_MEAN` | SD 大于均值 |
+| `STAT_REGRESSION_CI_P` | 回归 CI-P 不一致 |
+| `EXTRACTION_WARNING` | 提取警告 |
+| `TABLE_SKIPPED` | 表格跳过 |
+
+---
+
+### 4. 文件格式提示功能 ✅
+
+**用户反馈：** 上传 PDF 文件后没有数据验证 Tab，需要提示用户
+
+**实现内容：**
+
+| 文件 | 修改 |
+|------|------|
+| `Header.tsx` | 上传按钮下方添加蓝色提示框，推荐 .docx 格式 |
+| `ReportDetail.tsx` | 非 docx 文件时显示黄色警告，解释为什么没有数据验证 |
+| `TaskDetail.tsx` | 同上 |
+
+**提示内容：**
+- **上传时：** "推荐上传 .docx 格式文件，可获得完整的数据验证功能。PDF 和 .doc 格式仅支持稿约和方法学评审。"
+- **查看报告时：** "当前文件为 PDF/.doc 格式，无法进行数据验证。如需数据验证功能，请上传 .docx 格式文件。"
+
+---
+
+## 📊 当前统计验证能力总览
+
+| 验证类型 | 方法 | 状态 |
+|----------|------|------|
+| **L1 算术** | 百分比 n(%) | ✅ |
+| **L1 算术** | Sum/Total 校验 | ✅ |
+| **L2 统计** | 卡方检验 P 值逆向验证 | ✅ + subrow |
+| **L2 统计** | T 检验 P 值逆向验证 | ✅ + subrow |
+| **L2 统计** | CI vs P 值逻辑一致性 | ✅ + subrow |
+| **L2.5 取证** | SE 三角验证 | ✅ + subrow |
+| **L2.5 取证** | SD > Mean 检查 | ✅ |
+
+---
+
+## 📁 修改的文件清单
+
+### Python 后端
+- `extraction_service/forensics/extractor.py` - 负号归一化
+- `extraction_service/forensics/validator.py` - 统计验证扩展
+
+### Node.js 后端
+- (无修改)
+
+### 前端
+- `frontend-v2/src/modules/rvw/components/ForensicsReport.tsx` - 翻译映射
+- `frontend-v2/src/modules/rvw/components/Header.tsx` - 上传提示
+- `frontend-v2/src/modules/rvw/components/ReportDetail.tsx` - 格式提示
+- `frontend-v2/src/modules/rvw/components/TaskDetail.tsx` - 格式提示
+
+---
+
+## 📋 待完成工作
+
+### V2.0 MVP 剩余任务
+
+| 任务 | 优先级 | 状态 |
+|------|--------|------|
+| Week 4 功能测试 | P0 | 📋 待开始 |
+| Week 4 性能测试 | P1 | 📋 待开始 |
+| Week 4 Bug 修复 | P0 | 📋 待开始 |
+| Week 4 文档更新 | P1 | 📋 待开始 |
+
+### V2.1 待开发功能
+
+| 功能 | 说明 |
+|------|------|
+| ANOVA 验证 | 多组比较 P 值验证 |
+| 配对 T 检验 | 配对样本验证 |
+| 非参数检验 | Mann-Whitney, Wilcoxon |
+| .doc 格式支持 | 评估 Pandoc 替代方案 |
+| Profile 管理 UI | 期刊配置界面 |
+
+---
+
+## 💡 技术要点
+
+### 负号归一化的重要性
+
+```python
+# 未清洗时 float() 会崩溃
+float('−1.5')  # ValueError: could not convert string to float
+
+# 清洗后正常工作
+float('-1.5')  # -1.5
+```
+
+### Subrow 高亮原理
+
+Word 表格中一个单元格可能包含多行数据（用换行符分隔），例如：
+
+```
+| 变量 | P值 |
+|------|-----|
+| 年龄 | 0.82
+  性别   0.01  <- 问题在这里
+  BMI    0.95 |
+```
+
+通过 `data-subcoord="R2C2S2"` 属性可以精确定位到第 2 行第 2 列的第 2 个子行。
+
+---
+
+**文档版本：** v1.0  
+**创建日期：** 2026-02-18  
+**下次更新：** Week 4 测试完成后
--- a/docs/03-业务模块/RVW-稿件审查系统/06-开发记录/RVW
+++ b/docs/03-业务模块/RVW-稿件审查系统/06-开发记录/RVW
@@ -0,0 +1,137 @@
+# **RVW V2.0 表格提取疑难杂症专项解决方案**
+
+**问题焦点：** Word 表格“假行”现象（单元格内多段落）导致的提取错位
+
+**核心策略：** 从“视觉模型”回归“DOM 深度解析”
+
+**技术栈：** Python (python-docx)
+
+## **1\. 核心判断：为什么不建议全量上视觉模型？**
+
+您提到用视觉模型（Vision Model，如 GPT-4V, Qwen-VL）来识别，这听起来很诱人（所见即所得），但在**数据侦探**场景下有致命缺陷：
+
+| 维度 | 视觉模型 (VLM/OCR) | 原生解析 (python-docx) | 结论 |
+| :---- | :---- | :---- | :---- |
+| **数值准确性** | **95%\~99%** (存在幻觉风险) | **100%** (直接读取 XML) | ❌ 审计场景不能有 1% 的误差 |
+| **小数点敏感度** | 可能漏读小数点 (0.05 \-\> 005\) | 绝对精准 | ❌ P 值验证的核心 |
+| **对齐能力** | 强 (能看懂视觉对齐) | 弱 (需算法辅助) | ✅ 视觉模型优势 |
+| **成本/速度** | 高/慢 (需 GPU 推理) | 极低/极快 (CPU 解析) | ❌ 影响并发性能 |
+
+**决策：**
+
+**“数据”必须信赖 XML（代码），“结构”可以用算法还原。** 我们不需要视觉模型来看数字，我们只需要一段更聪明的 Python 代码来拆解段落。
+
+## **2\. 现象诊断：什么是“隐性多行”？**
+
+在您的截图中，Word 表格的一行（Row）内部，用户使用了 **回车键 (Enter)** 或 **软回车 (Shift+Enter)** 进行了换行。
+
+**python-docx 的默认行为：**
+
+cell.text 会把这些段落拼接成一个字符串，例如 "DNT时间段\\n\<45 min\\n45\~60 min"。前端 HTML 渲染时，如果没有处理 \\n，或者对应列的行数不匹配，就会导致错位。
+
+## **3\. 解决方案：行分裂算法 (Row Explosion)**
+
+我们需要在提取阶段，检测这种情况，并将“逻辑上的一行”分裂成“视觉上的多行”。
+
+### **3.1 算法逻辑**
+
+1. **扫描 (Scan)**：遍历表格的每一行。  
+2. **检测 (Detect)**：检查该行每一列的 **段落数量 (Paragraph Count)**。  
+   * 例如：Col 1 有 4 个段落，Col 2 有 4 个段落，Col 3 只有 1 个段落（如 P 值）。  
+3. **分裂 (Explode)**：  
+   * 取最大段落数 max\_para (如 4)。  
+   * 如果 max\_para \> 1，则将此行**分裂**为 4 个新行。  
+4. **填充 (Fill)**：  
+   * 对于原本有多段落的列：按顺序填充到新行。  
+   * 对于只有 1 个段落的列（如 P 值 0.001）：  
+     * *策略 A（重复）*：每行都填 0.001。  
+     * *策略 B（首行/合并）*：只填第一行，后面留空（前端处理为合并单元格）。
+
+### **3.2 代码实现 Demo**
+
+请让 Python 工程师在 DocxTableExtractor 中加入以下逻辑：
+
+from docx import Document  
+import pandas as pd
+
+def explode\_word\_table\_rows(table):  
+    """  
+    高级表格提取：处理单元格内的多段落（隐性多行）  
+    """  
+    structured\_data \= \[\]
+
+    for row in table.rows:  
+        \# 1\. 获取该行每一列的段落内容列表  
+        \# cells\_content 结构: \[ \['DNT时间段', '\<45min', ...\], \['1299', '881', ...\], \['X2=..'\] \]  
+        cells\_content \= \[\]  
+        for cell in row.cells:  
+            \# 过滤掉空段落，获取真实文本行  
+            paras \= \[p.text.strip() for p in cell.paragraphs if p.text.strip()\]  
+            if not paras:  
+                paras \= \[""\] \# 保持占位  
+            cells\_content.append(paras)
+
+        \# 2\. 计算该行“分裂”的最大高度  
+        max\_height \= max(len(c) for c in cells\_content)
+
+        \# 3\. 如果是标准单行，直接添加  
+        if max\_height \<= 1:  
+            flat\_row \= \[c\[0\] if c else "" for c in cells\_content\]  
+            structured\_data.append(flat\_row)  
+            continue
+
+        \# 4\. 执行分裂 (Row Explosion)  
+        \# 针对每一层（visual\_row\_index），构建一行数据  
+        for i in range(max\_height):  
+            new\_row \= \[\]  
+            for col\_idx, cell\_paras in enumerate(cells\_content):  
+                \# 策略：如何填充？  
+                if len(cell\_paras) \> 1:  
+                    \# 情况 A：该列有多行，按顺序取  
+                    \# 如果当前层级超过了该列的行数，填空（或填最后一行）  
+                    val \= cell\_paras\[i\] if i \< len(cell\_paras) else ""  
+                else:  
+                    \# 情况 B：该列只有一行（通常是统计值 P值）  
+                    \# 只有第一行填值，模拟“合并单元格”的视觉效果  
+                    \# 或者：val \= cell\_paras\[0\] (全部重复填充) \-\> 方便后续计算  
+                    val \= cell\_paras\[0\] if i \== 0 else ""   
+                  
+                new\_row.append(val)  
+            structured\_data.append(new\_row)
+
+    return pd.DataFrame(structured\_data)
+
+\# 使用示例  
+\# doc \= Document("sample.docx")  
+\# df \= explode\_word\_table\_rows(doc.tables\[0\])  
+\# print(df)
+
+## **4\. 前端渲染的配合**
+
+为了让“数据侦探”的高亮定位准确，后端返回的数据结构必须包含**分裂后的坐标映射**。
+
+**推荐的数据结构升级：**
+
+{  
+  "row\_id": "r4\_exploded\_0", // 原始第4行，分裂后的第0子行  
+  "is\_virtual": true,        // 标记这是分裂出来的行  
+  "cells": \[  
+    { "text": "\<45 min", "source\_cell": "R4C1", "paragraph\_index": 1 },  
+    { "text": "881 (46.59)", "source\_cell": "R4C2", "paragraph\_index": 1 },  
+    { "text": "", "source\_cell": "R4C3", "is\_merged\_placeholder": true } // P值列留空  
+  \]  
+}
+
+**前端展示逻辑：**
+
+* 当后端返回 is\_merged\_placeholder: true 时，前端渲染时不显示内容，或者通过 CSS 渲染为合并单元格的样式（即不画上边框）。
+
+## **5\. 总结**
+
+1. **别用视觉模型**：准确率风险太大，得不偿失。  
+2. **用代码“分裂”段落**：Word 的 cell.paragraphs 是您的救星。  
+3. **对齐策略**：通常临床表格中，如果一列有多行，另一列只有一行（如 P 值），那一行 P 值通常是对齐第一行或者居中的。在做\*\*数据验证（L1/L2）\*\*时，我们需要编写逻辑：*“如果检测到分裂行，且 P 值列为空，自动向上寻找最近的一个 P 值作为本行的验证依据。”*
+
+**实施建议：**
+
+请 Python 工程师立即测试上述 explode\_word\_table\_rows 逻辑。这能解决您 90% 的“HTML 只有一行”的问题。
--- a/docs/03-业务模块/RVW-稿件审查系统/06-开发记录/临床统计特殊符号提取白皮书.md
+++ b/docs/03-业务模块/RVW-稿件审查系统/06-开发记录/临床统计特殊符号提取白皮书.md
@@ -0,0 +1,201 @@
+# **临床统计特殊符号提取白皮书**
+
+**用途：** 指导 Python (python-docx) 在提取 Word 表格时进行字符清洗和标准化。
+
+**核心痛点：** 同一个数学含义，可能由多种不同的编码方式表示。
+
+## **1\. 希腊字母类 (Greek Letters)**
+
+这是最容易出现乱码或识别错误的重灾区。
+
+|
+
+| **符号** | **含义** | **常见 Unicode** | **Word 中的潜在坑 (Legacy Fonts)** | **处理建议** |
+
+| ![][image1] | **卡方检验** | \\u03c7 (χ) \+ \\u00b2 (²) | 1\. 字体设为 "Symbol" 的 'c' 2\. 公式编辑器对象 | **正则匹配**：\[\\u03c7\\u03a7\]2? **关键词**：chi-square, chi |
+
+| ![][image2] | 显著性水平 | \\u03b1 | 字体设为 "Symbol" 的 'a' | 替换为 alpha |
+
+| ![][image3] | 回归系数/功效 | \\u03b2 | 字体设为 "Symbol" 的 'b' | 替换为 beta |
+
+| ![][image4] | 总体均值 | \\u03bc | 字体设为 "Symbol" 的 'm' | 替换为 u 或 mean |
+
+| ![][image5] | 总体标准差 | \\u03c3 | 字体设为 "Symbol" 的 's' | 替换为 std |
+
+| ![][image6] | 变化量/差值 | \\u0394 (大写) | 字体设为 "Symbol" 的 'D' | 替换为 delta |
+
+| ![][image7] | 相关系数 | \\u03c1 | 字体设为 "Symbol" 的 'r' | 替换为 rho |
+
+**⚠️ 提取陷阱：** 很多老旧的 Word 文档（特别是中文期刊投稿）喜欢用 **Symbol 字体**。在 python-docx 提取 text 时，你可能会读到一个普通的英文字母 c，但用户看到的是 ![][image8]。
+
+* **解决方案**：检查 run.font.name。如果字体是 Symbol，需要建立映射表（c \-\> χ, a \-\> α）。
+
+## **2\. 数学运算符类 (Operators)**
+
+| **符号** | **含义** | **常见 Unicode** | **Word 变体** | **处理建议** |
+
+| ![][image9] | **加减/标准差** | \\u00b1 | \+/-, \+ / \- | 统一标准化为 \\u00b1 |
+
+| ![][image10] | 小于等于 | \\u2264 | \<=, \=\< | 统一为 \<= |
+
+| ![][image11] | 大于等于 | \\u2265 | \>= | 统一为 \>= |
+
+| ![][image12] | 不等于 | \\u2260 | \!=, \<\>, /= | 统一为 \!= |
+
+| ![][image13] | 约等于 | \\u2248 | \~, \= | 统一为 \~= |
+
+| ![][image14] | **负号/减号** | \\u2212 (Minus) | \\u002d (Hyphen), \\u2013 (En Dash) | **极高危！** 必须统一替换为标准连字符 \- (\\u002d)，否则 float() 转换会报错 |
+
+| ![][image15] | 乘号/交互项 | \\u00d7 | x, X, \* | 统一为 x |
+
+**⚠️ 提取陷阱：** **“负号”是数据清洗中最大的坑**。Word 会自动把连字符（Hyphen）转成破折号（Dash）或数学减号（Minus）。
+
+* python 代码：value.replace('\\u2212', '-').replace('\\u2013', '-')
+
+## **3\. 统计学专用标记 (Statistical Notations)**
+
+| **符号** | **含义** | **形式** | **提取难点** |
+
+| ![][image16] | **样本均值** | x 上加横线 | 通常是 **Word 公式对象 (OMML)** 或 **域代码 (EQ)**，python-docx 的 .text **读不出来横线**，只能读到 x。 |
+
+| ![][image17] | 样本率 | p 上加尖帽 | 同上。 |
+
+| ![][image18] | 决定系数 | R \+ 上标 2 | python-docx 默认读成 R2。**这通常可以接受**。 |
+
+| ![][image19] | 下标 (如 ![][image20]) | 文本 \+ 下标 | python-docx 默认读成 Xsub。需要识别 font.subscript 属性。 |
+
+**⚠️ 提取陷阱：** 对于 ![][image16] 这种带修饰符的字符，python-docx 可能只能提取到底座字符 x。
+
+* **策略**：对于数据侦探来说，通常我们关注的是表头里的 Mean 或 Average 关键词，而不是符号。如果表头只有 ![][image16]，可能需要结合上下文推断。
+
+## **4\. 拉丁字母的特殊含义 (Latin Context)**
+
+虽然是普通字母，但在统计学上下文中具有特殊含义，通常以**斜体 (Italic)** 出现。
+
+| **符号** | **含义** | **易混淆点** |
+
+| ![][image21] | t 检验统计量 | 容易混淆为时间单位 t (time) 或 吨 (ton) |
+
+| ![][image22] | F 检验统计量 | 女性 (Female) |
+
+| ![][image23] | Z 检验统计量 | \- |
+
+| ![][image24] | P 值 (概率) | 磷 (Phosphorus) |
+
+| ![][image25] | 样本量 | 牛顿 (Newton) |
+
+| ![][image26] | 相关系数 | 半径 (radius) |
+
+| ![][image27] | 回归系数 | \- |
+
+| ![][image28] | 优势比 | 手术室 (Operating Room), 或者 (or) |
+
+| ![][image29] | 风险比 | 心率 (Heart Rate) |
+
+| ![][image30] | 置信区间 | 心脏指数 (Cardiac Index) |
+
+**⚠️ 提取策略：** 不能只看字符，要看**组合**。
+
+* P 单独出现且数值在 0-1 之间 \-\> P 值。  
+* t 单独出现且数值 \> 0 \-\> t 值。  
+* CI 后面跟着括号 (1.2-3.4) \-\> 置信区间。
+
+## **5\. Python 字符串清洗工具箱 (Cleaner Utils)**
+
+建议在 DocxTableExtractor 中集成以下清洗函数：
+
+import re
+
+def clean\_statistical\_text(text):  
+    if not text:  
+        return ""  
+      
+    \# 1\. 归一化负号 (CRITICAL)  
+    text \= text.replace('\\u2212', '-').replace('\\u2013', '-').replace('\\u2014', '-')  
+      
+    \# 2\. 归一化卡方 (Chi-square)  
+    \# 处理 Symbol 字体的 'c'2 (需配合 run.font 检查，此处仅处理 Unicode)  
+    text \= text.replace('\\u03c72', 'chi-square')  
+    text \= text.replace('\\u03c7\\u00b2', 'chi-square')  
+    text \= re.sub(r'\[Xxχ\]\\^?2', 'chi-square', text) \# 正则匹配常见变体  
+      
+    \# 3\. 归一化加减号  
+    text \= text.replace('\\u00b1', '+/-')  
+      
+    \# 4\. 归一化比较符  
+    text \= text.replace('≤', '\<=').replace('≥', '\>=')  
+      
+    \# 5\. 去除不可见字符 (Zero-width space 等)  
+    text \= re.sub(r'\[\\u200b\\u200c\\u200d\\ufeff\]', '', text)  
+      
+    return text.strip()
+
+## **6\. 总结**
+
+在 Word 提取中，最大的“鬼怪”不是复杂的 ![][image1]，而是：
+
+1. **假的负号**（导致 float() 崩溃）。  
+2. **Symbol 字体**（导致 ![][image2] 变成 a）。  
+3. **多段落换行**（上一节已解决）。
+
+只要处理好这三点，99% 的统计表格都能被正确解析。
+
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+[image29]: <data:image/png;base64,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>
+
+[image30]: <data:image/png;base64,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>
--- a/docs/03-业务模块/RVW-稿件审查系统/06-开发记录/务实版.md
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+# **RVW V2.0 表格提取疑难杂症专项解决方案 (v1.1 务实版)**
+
+**问题焦点：** Word 表格“隐性多行”（单元格内多段落）导致的提取与验证错位 **核心策略：** **提取层保持原貌，验证层“懒分裂” (Lazy Split)** **技术栈：** Python (python-docx, pandas)
+
+## **1\. 核心判断：技术选型定调**
+
+| 维度 | 方案 A: 视觉模型 (VLM) | 方案 B: 结构重组 (预分裂) | 方案 C: 懒分裂 (推荐) |
+| :---- | :---- | :---- | :---- |
+| **原理** | 用 GPT-4V 截图识别 | 提取时把 Table 拆成 N 倍行 | **提取保持 \\n，验证时 split** |
+| **准确性** | 低 (幻觉/小数点风险) | 中 (容易破坏合并单元格结构) | **高 (数据无损，逻辑灵活)** |
+| **复杂度** | 高 (GPU/Prompt) | 高 (重构 DataFrame 结构) | **低 (仅在 Validator 中处理)** |
+| **前端适配** | 难 (无法定位) | 难 (需定制虚拟行渲染) | **易 (原生 HTML \<br\>)** |
+
+**最终决策：**
+
+1. **坚决不用视觉模型**：数值准确性是底线。  
+2. **放弃“预分裂”**：不在提取阶段破坏表格的物理结构（Row/Span），避免引入元数据丢失风险。  
+3. **采用“懒分裂”**：在验证逻辑中，针对特定单元格内容进行 split('\\n')，实现细粒度验证。
+
+## **2\. 提取层规范 (Extractor Layer)**
+
+**目标**：忠实还原 Word 文档的物理结构，不自作聪明地拆行。
+
+### **2.1 Python 实现逻辑**
+
+在 DocxTableExtractor 中，对于单元格内的多段落，直接使用换行符 \\n 连接。
+
+def extract\_cell\_text(cell):  
+    """  
+    提取单元格文本，保留段落结构  
+    """  
+    \# 过滤掉完全空白的段落，保留有内容的段落  
+    paragraphs \= \[p.text.strip() for p in cell.paragraphs if p.text.strip()\]  
+    return "\\n".join(paragraphs)
+
+**输出数据结构示例 (JSON)**：
+
+{  
+  "row\_index": 3,  
+  "cells": \[  
+    { "text": "并发症\\n颅内出血\\n牙龈出血" }, // Col 0  
+    { "text": "277 (14.65)\\n85 (4.49)\\n94 (4.97)" }, // Col 1  
+    { "text": "χ²=5.687\\nχ²=0.003\\nχ²=13.745" }, // Col 3 (统计值)  
+    { "text": "0.017\\n0.01\\n\<0.001" } // Col 4 (P值)  
+  \]  
+}
+
+## **3\. 验证层规范 (Validator Layer)**
+
+**核心逻辑：** 验证器在读取数据时，动态检测是否存在多行内容。如果存在，则在内存中“临时分裂”并逐一验证。
+
+### **3.1 懒分裂验证算法 (Lazy Verification Logic)**
+
+def verify\_row\_statistics(row\_data, col\_map):  
+    """  
+    验证单行数据的统计逻辑（支持隐性多行）  
+    """  
+    issues \= \[\]  
+      
+    \# 1\. 获取目标单元格的原始文本  
+    \# 假设我们要验证 Col 1 (Group A) vs Col 2 (Group B) \-\> P Value  
+    cell\_a\_text \= row\_data\[col\_map\['group\_a'\]\]  
+    cell\_b\_text \= row\_data\[col\_map\['group\_b'\]\]  
+    cell\_p\_text \= row\_data\[col\_map\['p\_value'\]\]  
+      
+    \# 2\. 懒分裂 (Lazy Split)  
+    lines\_a \= cell\_a\_text.split('\\n')  
+    lines\_b \= cell\_b\_text.split('\\n')  
+    lines\_p \= cell\_p\_text.split('\\n')  
+      
+    \# 3\. 确定对齐基准（取最大行数）  
+    max\_lines \= max(len(lines\_a), len(lines\_b), len(lines\_p))  
+      
+    \# 4\. 逐行验证 (Line-by-Line Validation)  
+    for i in range(max\_lines):  
+        \# 安全获取当前行的数据（处理长度不一致情况）  
+        val\_a \= lines\_a\[i\] if i \< len(lines\_a) else ""  
+        val\_b \= lines\_b\[i\] if i \< len(lines\_b) else ""  
+          
+        \# P 值匹配策略：  
+        \# 如果 P 值列只有 1 行，但数据有 N 行 \-\> 广播机制 (Broadcast)  
+        \# 如果 P 值列有 N 行 \-\> 一一对应 (One-to-One)  
+        if len(lines\_p) \== 1 and max\_lines \> 1:  
+             val\_p \= lines\_p\[0\] \# 策略 A: 共享 P 值  
+        else:  
+             val\_p \= lines\_p\[i\] if i \< len(lines\_p) else "" \# 策略 B: 独立 P 值  
+               
+        \# 跳过空行  
+        if not val\_a or not val\_b or not val\_p:  
+            continue  
+              
+        \# 执行具体的统计验证  
+        \# 传入 line\_index=i 以便报错时定位  
+        error \= validate\_single\_line(val\_a, val\_b, val\_p, line\_index=i)  
+        if error:  
+            issues.append(error)  
+              
+    return issues
+
+### **3.2 优势分析**
+
+1. **兼容性强**：完美支持您截图中的 颅内出血 | 85 | 90 | P=0.01 这种每行独立 P 值的场景。  
+2. **鲁棒性**：如果只有第一行有 P 值（合并单元格视觉效果），代码中的 Broadcast 逻辑也能兜底。  
+3. **定位精准**：报错信息可以包含 line\_index，告诉前端是单元格里的第几行出错了。
+
+## **4\. 前端渲染规范 (Frontend Layer)**
+
+**目标**：使用最简单的 Web 技术还原 Word 样式，避免过度设计。
+
+### **4.1 HTML 渲染策略**
+
+后端返回的 html 字段中，直接将 \\n 替换为 \<br\>。
+
+**Python 端处理：**
+
+def generate\_html\_cell(text):  
+    \# 转义 HTML 特殊字符，并将换行转为 \<br\>  
+    safe\_text \= html.escape(text)  
+    return safe\_text.replace("\\n", "\<br\>")
+
+**前端展示效果：**
+
+\<td\>  
+  277 (14.65)\<br\>  
+  85 (4.49)\<br\>  
+  94 (4.97)  
+\</td\>
+
+### **4.2 错误高亮策略**
+
+由于我们不再拆分表格行（DOM 结构），高亮的最小单位是 **Cell（单元格）**。
+
+* **交互设计**：  
+  * 当发现第 2 行子数据错误时，**高亮整个单元格**。  
+  * **Tooltip 提示**：鼠标悬停时，显示具体错误信息：“第 2 行数据 P 值校验不通过”。  
+* **进阶优化（V2.1 可选）**：  
+  * 如果确实需要高亮某一行，Python 生成 HTML 时可以用 \<span\> 包裹每一行： \<span id="r3c2\_L0"\>277 (14.65)\</span\>\<br\>\<span id="r3c2\_L1"\>85 (4.49)\</span\>  
+  * 但 MVP 阶段建议**只高亮单元格**，性价比最高。
+
+## **5\. 总结**
+
+| 模块 | 核心动作 | 复杂度 |
+| :---- | :---- | :---- |
+| **Python 提取** | 保持 \\n，不拆行，输出标准 JSON | ⭐ (低) |
+| **Python 验证** | split('\\n')，循环对齐，独立计算 | ⭐⭐ (中) |
+| **前端渲染** | 使用 \<br\> 换行，CSS 控制对齐 | ⭐ (低) |
+| **前端高亮** | 高亮整个单元格，Tooltip 说明行号 | ⭐ (低) |
+
+**这是目前最务实、风险最低的实施路径。** 请开发团队以此为准。