Witnesses in the Margins — Gewita

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展示名 Witnesses in the Margins 让每条引文都在页边留下可追索的见证；Gewita 是该项目的短名。 中文文献与引文核查工具。解析 GB/T 7714 参考文献、抽取正文引用、把引文与给定来源对齐，并可选查询文献记录。

为什么需要它 / Why

检查引用需要分开回答几个问题：参考文献能否解析、出版记录能否找到、引文能否在给定来源中定位，以及来源内容是否支持该表述。Gewita 帮助处理前几类可由规则和来源查询检查的问题；它不会把字符串相似误报成语义支持证明。

• 分级对齐结果：VERBATIM（逐字命中，带原文精确偏移）/ NEAR（近逐字，归一化相似度 ≥0.85）/ PARAPHRASE（字符 bigram 包含度 ≥0.5）/ NOT_FOUND——每条引用给证据和偏移，不给玄学分数
• 偏移不变量（招牌）：VERBATIM 结果保证 source[start:end] == 引文原文，fuzz 测试永久守护，证据可回贴原文
• GB/T 7714 中文参考文献解析：[J]/[M]/[C]/[D]/[P]/[S]/[EB/OL]/[DB/OL] 类型标识定位标题边界、中文作者顿号分隔、电子文献日期/链接字段
• 诚实原则：离线模式永不输出"造假"结论，只说"未在给定来源中找到"；只有在线核验（Crossref/arXiv）或 refstore 历史裁决才能给 EXISTS/SUSPECT/NOT_FOUND
• 引用透明库 refstore：本地追加式"已核验参考文献指纹库"（归一化标题 sha1 指纹 + 历史裁决），越用越强
• 零必装依赖：核心纯标准库（difflib/json/hashlib/urllib 够用）；在线核验可注入 transport，测试绝不真联网
• 自带评测：内置 8 篇微文档 + 35 条金标，指标真实跑出（见 benchmarks/results.md）

核验流程

正文句子（含 [n] 标记）──┐
                        ├─► ① 对齐裁决（对来源语料）
sources/ 目录 ──────────┘         │
                        VERBATIM  原文精确偏移 source[start:end]==引文（归一化抹平全角/引号/空白）
                        NEAR      句粒度 SequenceMatcher ratio≥0.85（证据=句窗）
                        PARAPHRASE 字符 bigram 包含度≥0.5（词面重叠，≠语义等价）
                        NOT_FOUND 未在给定来源中找到（≠内容有误）
参考文献表 ──► ② 解析（GB/T 7714 / 编号体 / APA-lite，覆盖率如实报告）
                │
                ├─► ③ 存在性核验
                LOCAL_ONLY refstore 历史（离线可判）
                EXISTS     在线命中（标题包含度≥0.85 且年份/刊名不冲突）
                SUSPECT    命中但年份差>1 或刊名不符（附差异说明）
                NOT_FOUND  Crossref+arXiv 均未找到（仅在线模式）
                UNVERIFIED 未启用在线且无历史——诚实弃权，绝不推定造假
                │
                └─► ④ 合成裁决 + integrity score（credit_align × credit_exist 均值，权重写明）

安装 / Install

python -m pip install gewita

从源码安装（开发或最新版）：

git clone https://github.com/cloudydreamland/WitnessesInTheMargins.git
cd WitnessesInTheMargins
python -m pip install .

快速开始 / Quickstart

from gewita import judge_document, align_quote, parse_references, extract_citations

doc = open("报告.md", encoding="utf-8").read()

# 一次完整核验（离线；传入 transport=... 启用在线）

report = judge_document(doc, {"来源A": src_a_text, "来源B": src_b_text}, doc_name="报告")
print(render_markdown(report))   # Markdown 报告：逐条裁决 + integrity score + 异常清单

# 单独用各件

refs = parse_references(doc)          # 参考文献表 → list[Reference]
cites = extract_citations(doc, refs)  # 正文引用标记（[1] [1,2] [1-3] (Smith, 2020)）
a = align_quote("自注意力机制建模长距离依赖", src_a_text)
a.level, a.start, a.end               # 'VERBATIM', 23, 35 —— src_a_text[23:35] 就是引文

命令行：

gewita check 报告.md --sources sources/          # 离线核验，退出码 0/1/2
gewita check 报告.md --sources sources/ --online # 启用 Crossref/arXiv 在线核验（真实联网）
gewita check 报告.md --sources sources/ --json   # JSON 报告
gewita refs 参考文献.txt                          # 解析参考文献表（覆盖率如实报告）
gewita refs 参考文献.txt --verify                 # 逐条在线核验（真实联网，内置限速）
gewita bench                                     # 内置评测（离线，mock transport）
gewita refstore stats refstore.jsonl             # 引用透明库统计

退出码：0 干净 / 1 有可疑引用 / 2 输入错误。

偏移不变量（招牌）

align_quote 的 VERBATIM 结果保证证据可回贴原文：

a = align_quote(quote, source)
assert a.level == "VERBATIM"
assert source[a.start:a.end] == quote          # 引文与来源逐字一致时
assert normalize(source[a.start:a.end]) == normalize(quote)  # 全角/引号/空白变体抹平时

实现是归一化位置→原始位置 的索引映射（text.build_index）：归一化串上 str.find 命中后，把区间两端映射回原文码点偏移。fuzz 测试（随机来源 × 随机逐字注入引文 × 多 seed）永久守护这条不变量。切句同理："".join(s.text for s in split_sentences(text)) == text。

诚实边界（读这个再用）

1. 离线不判造假。transport=None 时 existence 只会是 UNVERIFIED / LOCAL_ONLY。对齐 NOT_FOUND 只表示"未在给定来源中找到"——来源给少了责任在使用者，报告会如实写"证据不足，不等于内容有误"。
2. GB/T 7714 是启发式解析。内置语料实测覆盖率 94.3%（33/35，2 条故意无法解析的残卷条目如实标注 parsed=False）。解析不出的条目保留原文，绝不编造字段；更全的语料与 F1 报告在 ROADMAP iter3。
3. PARAPHRASE ≠ 语义等价，只是字符 bigram 词面重叠 ≥0.5。语义相反但词面重叠的改写也会判 PARAPHRASE（测试里有这条断言）；支持性判断留给 ROADMAP iter4 的可插拔 LLM judge。
4. NEAR/PARAPHRASE 的证据 span 是句级窗，不是字符级精确区间（VERBATIM 才有精确区间）。
5. 在线核验礼仪：默认关闭；开启后内置限速（相邻查询 ≥1s）与单次预算（max_queries），网络失败如实记为 UNVERIFIED 而不是 NOT_FOUND。
6. 内置评测是合成语料，数字（对齐四级 F1=1.000）是格式级能力上限，不外推到真实脏数据。

与现有方案的关系（如实）

• 在线查不到 ≠ 造假。带 DOI 的条目在 Crossref 无命中时，报告会明确说明：大量中文 DOI 注册于 ISTIC/CNKI 等非 Crossref 注册机构，注册机构级核验不在本工具能力内（详见 docs/competitors.md 对 anystyle 的同类分析）。

开发与测试

python -m pytest          # 172 项测试，全离线（在线核验注入 mock transport）
python -m ruff check .    # 0 error
python -m gewita bench  # 内置评测，结果回填 benchmarks/results.md

完整英文说明与安装步骤见 README.en.md。当前 PyPI 首发尚未完成，请先按本页安装步骤从 GitHub 获取代码。

反馈与参与

使用问题和功能建议可以在 Discussions 交流；可复现缺陷请提交 Issue。请只附合成或脱敏后的最小样例，不要上传真实个人信息、API key 或业务原文。安全问题请按 SECURITY.md 私下报告。

许可

MIT。见 LICENSE。