下面按你这 0--6 张 Task Card 的顺序，把**每一步"为什么要做、做完能证明什么、它在整条链路里起什么作用"**解释清楚（偏论文/工程共同语言）。
Task Card 0：项目骨架与约定
目的 ：把"研究方案"落成一套可复现的工程规范。
- 统一目录、统一 schema、统一 offset 规则（字符级），能避免后续出现"同一事件在不同阶段格式不一致、span 对不上、难以复现实验"的问题。
- 提前做
validate_schema的价值是：后续每一步都能自动验收，论文里也能写"我们对抽取结果进行结构化约束与一致性校验"。
它证明什么 ：你的方法不是一次性 demo，而是系统化流水线，结果可追溯、可审计。
Task Card 1：CEC → 统一 JSONL + 句切 + span 对齐
目的 ：把原始 CEC（可能是多文件、多格式、token 索引）转换成统一可训练、可评估、可入库的数据形态。
- 统一 JSONL（doc_id/text/events/relations）相当于建立"数据总账"，后续 VENR、AGDC、LLM refine、最终 KG 都围绕它读写。
- 句切与 span 对齐是关键：你后续要做 BIO 标注、证据链 evidence、关系证据窗口，都必须依赖准确的 char offset。
- 把对齐失败样本单独落盘，是为了保证数据质量可控，也方便论文里说明数据清洗策略。
它证明什么：你抽取/图谱结果可回溯到原文（evidence 的基础），避免外审质疑"你这个结果怎么来的"。
Task Card 2：BIO 标注数据 + train/dev/test 切分
目的：把"事件要素抽取"转成标准监督学习任务，形成可复现实验。
- BIO 序列标注是事件抽取最常用的训练形式之一，能直接训练触发词与论元识别。
- 规范切分（同一 doc 不跨 split）是为了防止信息泄漏，否则你后面 VENR 的提升会被质疑。
- token_char_spans 的存在，是为了把 token 级预测严格还原成 char span（再回到 text），保证评测一致。
它证明什么：你的实验设置严谨，提升不是"数据泄漏/评测口径差异"造成的。
Task Card 3：实现 VENR（事件要素抽取增强）
目的 ：解决公共突发事件抽取里最典型的痛点：领域词汇长尾、表达不规范、跨域泛化差。
- PLM 编码提供通用语义能力；
- 词汇命中特征（lexicon hit）提供应急领域先验；
- 门控融合（gate）提供"何时相信语义、何时相信词汇"的动态权衡，避免简单拼接带来的噪声放大；
- 触发词/论元联合标注减少流水线误差传播。
它证明什么：相对你已有 BiLSTM，VENR 的提升能被解释为"词汇增强+融合机制带来的鲁棒性提升"，也方便做消融实验支撑创新点。
Task Card 4：实现 AGDC（多维关系识别：因果/时间/空间）
目的：把"抽到的事件"连接成"可推理的事理结构"，为图谱与推理做准备。
- 候选事件对构造是为了把关系识别从 O(n²) 变成可控规模（工程可落地）。
- 依存路径特征解决：仅靠语义向量很难稳定识别因果/时序这类逻辑关系，依存结构能提供更明确的句法线索。
- 输出四分类（含 NONE）是为了让模型学会"哪些不该连边"，否则图谱会边爆炸、噪声极大。
它证明什么 ：你的系统不止"抽实体/事件"，而是能生成事件演化链条（论文价值显著上升），并且具备结构化约束的合理性。
Task Card 5：LLM 指令模板 + 补全纠错 + evidence + explanation
目的：用 LLM 做"受控增强"，解决传统模型的两类短板：
- 信息缺失（隐性论元、跨句指代、表达多样）
- 结构不一致/错误边界（触发/论元 span 偏移、关系类型混淆）
关键在于你不是"让 LLM自由生成"，而是：
- 用严格 JSON 输出把结果可解析化；
- 用 evidence_span 把每个字段绑定原文，形成证据溯源；
- 用 explanation 生成可解释理由（辅助审计与展示）；
- 用 strict_json_parser 保证工程可用与失败可控。
它证明什么 ：你能在高风险应急场景里回答外审最关心的问题：可信性与可追溯性（不是"黑箱瞎编"）。
Task Card 6：融合所有结果 → 最终 cec_kg_ready.jsonl
目的：把研究成果落成一个"可直接入库/可直接推理/可直接展示"的最终产物。
- 事件（trigger/arguments/evidence）与关系（type/evidence/explanation）齐全，意味着你可以直接构建事理图谱、做查询、做推理、做案例分析。
- 明确冲突策略（LLM > AGDC > VENR，且 offsets 不合法就回退）保证稳定性。
- 统计报告让你论文里能量化写：平均事件数、关系数、修正率、回退比例、失败率等。
它证明什么 ：你的方案是完整闭环：数据 → 抽取 → 关系 → 增强 → 可解释图谱产物，并且可用于后续 3.6 的推理与交互应用。
一句话串起来（写论文也能用）
这 0--6 步分别对应：可复现工程规范 → 统一数据表示 → 监督学习标注与评测基座 → 事件要素抽取增强 → 多维事理关系建模 → 受控生成式补全与证据溯源 → 可入库可推理的最终图谱数据。