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imacatandClaude Opus 5 7a625d50fc Trim the docs to their own jobs
The methodology keeps only the method that reaches the paper's
conclusions; the research plan becomes the proposal minus its
externalized method chapter; the standing rules move to a
Chinese conventions.md; the project-structure inventory, a
hand-kept mirror of the tree itself, is deleted.

Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
2026-08-19 20:01:54 +08:00

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方法細節

(全文方法節底稿。演算法在執行前寫定;任何修訂記入 decision-log.md。)

自然編碼管線總覽

五個步驟:步驟 1 自由標註(claude-sonnet-4-6 temperature=0、thinking 關閉,兩次執行進池)→ 步驟 2 詞彙表 建構(詞向量分群,確定性)→ 步驟 3 全量編碼(三次執行+ 多數決)→ 步驟 4 語意編碼群(三次執行+多數決)→ 步驟 5 女性主義問題之質性深讀(三次閱讀+逐首整合+樣態統整)。 歌詞出現在步驟 1、步驟 3 與步驟 5;步驟 2 與步驟 4 完全 不接觸歌詞,步驟 2 亦不呼叫 LLM。設計原則見 research-plan.md;本檔記載可重現的演算法細節。

步驟 2 詞彙表建構——詞向量分群

詞彙表由確定性程序產生,不經 LLM。完整分割(每個關鍵字 恰屬一組、不遺漏、不新增)由演算法結構保證,無須事後 驗證。

進池

兩次標註執行的全部關鍵字取聯集、逐字串精確去重、字典序 排列。失敗與拒答的記錄跳過(其歌曲不貢獻關鍵字)。

分群

  • 嵌入sentence-transformers/all-mpnet-base-v2 (釘定 revision),關鍵字的連字號先還原為空格再編碼, 輸出 768 維向量並 L2 正規化。
  • 分群:階層式聚合分群(Ward linkage),k=100。 向量既已正規化,歐氏距離與餘弦相似度單調對應。
  • 組數的取捨:k 太小則壓縮比過高,樹上層被迫併入 不相干的詞,組雖大而無主題;k 太大則人工難以通覽。 定於 100,理由是實測顯示雜物櫃 組於此始裂解為有主題的組,且編碼實測未見碼數過多的 副作用——全量三次執行下 101 個碼全數用到;模型另行 造出的碼共 13 筆,佔 44,149 筆標籤指派的 0.03%。
  • 組名:取 medoid——與該組中心(成員向量均值後 正規化)餘弦相似度最高的成員詞。組名因此必為模型 自己產出過的關鍵字,非任何人事後撰寫。已知限制: 組越大越異質時,medoid 只是折衷詞,可能代表不了組內 內容(實測 mutual-individuality 組內一致 0.70 而 編碼從未使用);此類碼於結果中呈現為零使用。
  • 取捨紀錄:詞彙表分群曾比較的替代法與棄用理由,見 decision-log.md 2026-08-05 條。
  • 產物:分群輸出中,只有實際交給模型的碼表——組名 加上先驗主題詞——含研究者的介入;其餘皆為分群過程本身 的機械紀錄。
  • 可重現性:同一輸入、同一釘定模型、同一參數逐次 重現。不同 CPU/BLAS 實作的浮點尾數差異可能使邊界 詞的歸屬翻動,屬已揭露的限制。

women-power 的注入

定案詞彙表為 100 個分群組名再加上 women-power 一詞, 共 101 個碼。women-power 是研究者任意決定的先驗主題(即本 論文的主題本身),不由資料產生,屬揭露的儀器介入。該詞 的加入於每次執行皆為明示、可稽核的介入,而非無聲內建於 判斷邏輯;分群結果本身不含它,只有交給模型的碼表含它。

注入而非另設篩選軌的理由:讓研究者的主題詞與模型自己 收斂出的類別(分群已自行長出 female-empowerment 等組) 在同一份提示詞、同一個判斷體制下受檢,避免單目標提問 把該主題的顯著性人為抬高。兩者的落點差異本身即可報告 的結果。

步驟 3 編碼的三次執行與多數決

  • 模型claude-sonnet-4-6temperature=0、thinking 關閉。
  • 三次執行:同一份定義檔、同一份輸入檔,獨立執行 三次,三份歸檔並列,彼此無先後主從之別。
  • 多數決:一首歌的一個標籤,三次執行中至少兩次標出 即收入定案編碼。三票不平手,裁決規則因此無例外條款, 計票由確定性程序完成(見交接契約)。
  • 第三票取全量:第三次執行同為全量——全部歌曲、 全部關鍵字——使三票在同一條件下取得。
  • 對邊緣標籤的作用:兩次執行只分得出「兩次皆標」與 「僅一次標」;三次執行還分得出 3-0 與 2-1,故「定案 編碼中有多少比例僅以一票之差成立」成為可報告的量。

步驟 4 語意編碼群

  • 對象:將 101 個編碼依語意劃入研究者命名的四個編碼 群——女性力量(women-power group)、反女性力量/厭女 misogyny group)、陽剛男性氣質(masculine group)、 脆弱(vulnerable group)。群只有名字,沒有定義;歸屬 由 LLM 依編碼名的字面語意判斷。
  • 任務:每筆輸入為一個群名加 101 個編碼的字母序 清單,輸出為入選編碼的單層 JSON 陣列;定義檔 只定格式,不含任何群的語意定義。
  • 模型claude-fable-5;取樣變異由多數決吸收; 模型裁定的理由與對照實驗見決策日誌。
  • 三次執行:同一份定義檔、同一份輸入檔,獨立執行 三次,歸檔並列。
  • 多數決:一個(群,編碼)配對,三次執行中至少兩次 入選即屬該群;不在 101 碼詞彙表內的輸出項無效,逐筆 記錄後丟棄。計票由確定性計票程序完成,合法碼 清單之產法同步驟 3,結果為定案分群表。

步驟 5 女性主義問題之質性深讀

本步驟之 5a 至 5c 為質性閱讀,非編碼:輸出為自由 文字的問題閱讀報告,無可逐項機械比對的單位,故不適用 三票多數決與仲裁; 三次獨立閱讀為分析者三角檢核,逐首整合為整合而非裁決, 跨首統整之產出為草稿,終審與詮釋由研究者為之。論文引用 本步驟時不作次數宣稱。

  • 對象:定案編碼含 women-powerfemale-empowerment 的 145 首歌。
  • 5a 逐首閱讀:每筆輸入為一首歌的完整歌詞逐字全文, 不含歌名與演唱者(盲讀)。同一份定義檔、同一份輸入檔, 獨立執行三次,歸檔並列。
  • 5b 逐首整合:每筆輸入為該首歌的三份閱讀報告 (不含歌詞);以問題機制為單位保守合併,標收斂註記 ((3/3)、(2/3)),主清單僅列兩讀以上提出者,單讀發現 以一行存目;定義檔,執行一次。
  • 5c 樣態統整:單筆輸入為一批整合報告;歸納問題 樣態——問題呈現與運作的重複形態,非問題分類, 代表引句僅取自主清單。四種輸入範圍各執行 一次:全 145 首之基底統整,及依演唱聲音之性別切分 之三個發話脈絡統整——男聲(male)、女聲(female)、 混合(mixed);基底看橫貫各 脈絡之樣態,分組看各權力脈絡下之樣態。genderfluid 與 non-binary 共 3 首不設群——樣本數不支持歸納—— 僅入基底統整。同一輸入不重複 執行:自由歸納之產出無機械合併可言,其變異由 5a 三讀、5b 整合與草稿地位承接,四份草稿互為對照,由 研究者終審裁決。
  • 5d 樣態標註:以(歌,樣態)對為可逐項機械比對之 單位,回歸「三次執行+多數決」協定。對象為「有問題」 的歌——三讀中至多一個「無」(多數決精神;恰兩「無」 者其整合報告主清單必為空,與 5b 主清單規則自洽), 計 111 首(男聲 12、女聲 69、混合 29、genderfluid 1)。 樣態表為三份分組統整草稿原文:男聲 13 條(M1–M13)、 女聲 14 條(F1F14)、混合 16 條(X1–X16);基底 15 條 不入矩陣——全體歸納之一條樣態可能疊合不同方向的 權力關係(男對女、女對男),實為多個樣態共用一名。 檢驗範圍:男聲樣態不檢驗純女聲歌、女聲樣態不檢驗 純男聲歌(發話位置範疇錯置,檢查無意義);混合樣態 檢驗全部(其男女聲部無系統化切分方式,無意義之標註 容忍之);genderfluid 歌三套全查(無自身透鏡,發話 位置無法先驗決定),其歸屬引用維持個案地位。每筆 輸入為一首歌之整合報告(「僅單獨提及」行於組裝時 剝除,標註僅依主清單)與該首適用之樣態表;定義檔 獨立執行三次,(歌,樣態)對 得兩票以上者定案。
  • 模型claude-fable-5
  • 輸入組裝:各步輸入檔由確定性程序自上游產物組裝。 5d 之樣態條目自分組統整草稿機械切出,代表引句不 隨附——引句出自特定歌曲,判該曲時形同預答。

女性力量候選集

候選集為定案編碼含 women-powerfemale-empowerment (步驟 4 女性力量群的兩個編碼)之歌曲聯集:wp 66 首、 fe 144 首,聯集 145 首。

軌跡對映(診斷用)

沿收斂軌跡的機械對映:原始關鍵字 →(兩份標註執行歸檔的 原始輸出)歌曲、原始關鍵字 →(分群)組,純機械查表, 決定性。以其結果與步驟 3 直接編碼的差異率作為「收斂軌跡 扭曲」的診斷量,不作主結果。

全管線的交接契約

每一步的輸出如何變成下一步的輸入,皆為確定性程序,規則 明定如下:

  • 歌詞輸入檔(步驟 1:由確定性的匯出程序自工作 儲存產出,一筆一首歌,依歌曲 ID 升序。步驟 3 的輸入 由同一匯出程序、同一工作儲存產出(見下),兩步的語料 同一性由此成立。
  • 步驟 1 → 2:確定性的分群程序讀兩份執行歸檔的 執行紀錄,進池後直接分群,產出詞彙表與交給 模型的碼表。
  • 步驟 2 → 3 輸入檔:同一匯出程序自工作儲存產出 步驟 3 的輸入,一筆一首歌,兼含歌詞與定案碼表,依 歌曲 ID 升序。碼表以參數傳入而非填進定義檔——定義 檔只規定任務形狀,換詞彙表、換演算法都不必改它。
  • 步驟 3 定案:確定性的計票程序讀三份執行歸檔的 執行紀錄,依序套用更正表、驗證所有標籤皆在合法碼 清單之內、計票。
  • 更正表:研究者逐列校定的人工著作,逐筆更正標籤 或引述——以替代字串取代,或刪去該筆標籤指派或該句 引述。一筆引述更正套用於該首歌該次執行的所有出現處。 表中任一列若在資料中找不到對應者,即中止;校定的 判準記於 decision-log.md
  • 合法碼清單:自詞彙表產出:分群組名加上 women-power
  • 定案編碼表:歌名與演出者名銜逐首查工作儲存取得。 每個定案標籤隨附其在計票中各份執行所引的 歌詞行,供逐碼查核(三份執行彼此無先後主從之別)。

執行與稽核

  • LLM 步驟以批次執行程序執行,一份定義檔配一份 輸入檔;一步的 N 次執行為 N 次各自獨立的呼叫,各自 歸檔自我完備。
  • Batch API 的每筆請求自含全部脈絡且互不可見(平台 契約),歌與歌之間的獨立性由此成立;各次執行的獨立 性由「一次呼叫、一個批次、一份歸檔」的執行結構自明。