feat(dataset-review): 添加歌词三分类测试集查看页面与接口

+# 歌词复用测试集 v1 审核说明
+
+## 文件
+
+- `lyric_reuse_review_v1.csv`：320 对盲审样本，实际审核使用这个文件。
+- `lyric_reuse_review_v1_manifest.csv`：抽样分层和旧系统弱标签。完成盲审前不要打开，避免旧结论影响判断。
+- `lyric_reuse_review_v1_stats.json`：构建参数、候选池规模和分层数量。
+
+盲审表已经随机打散，不包含抽样分层、旧去重结论或旧置信度。
+
+## 歌词字段
+
+`query_lyrics_url_or_text` 和 `candidate_lyrics_url_or_text` 根据对应的 `*_lyrics_source_type` 解释：
+
+- `inline`：字段内容本身就是歌词原文。
+- `url`：字段是歌词地址，需要访问地址查看原文。
+
+## 审核顺序
+
+先判断内容关系，再看标题、歌手和词曲作者判断作品关系，最后给出业务政策标签。不要因为标题或作者相同就改变内容关系标签。
+
+### 1. review_content_relation
+
+只判断歌词内容事实，填写以下一个值：
+
+- `near_identical`：主体歌词基本一致，差异主要是格式、重复次数或极少改动。
+- `substantial_local_reuse`：存在较长或多段实质复用，但整首并非基本一致。
+- `limited_fragment`：存在可确认的小段复用，覆盖范围有限。
+- `weak_common_or_translation_only`：只有常见短句、副歌套话或翻译层面的弱重合。
+- `no_meaningful_reuse`：没有值得关注的歌词复用。
+- `cannot_judge`：歌词缺失、语言或文本质量导致无法判断。
+
+### 2. review_metadata_relation
+
+结合标题、歌手和词曲作者填写：
+
+- `same_work_same_version`
+- `same_work_different_version`
+- `different_work`
+- `unknown`
+
+这里判断的是作品/版本关系，不代表已经确认授权。
+
+### 3. review_policy_label
+
+填写建议的业务队列：
+
+- `suspected_wash_reuse`：内容存在实质复用，且元数据不支持合理的同作品/版本关系。
+- `duplicate_or_same_record`：同一作品且歌词基本重复，适合按重复记录处理。
+- `version_or_rights_review`：可能是翻唱、Remix、同词不同曲、公共文本或其他版本/权利问题。
+- `no_reuse_action`：不需要因歌词复用采取动作。
+- `insufficient_evidence`：证据不足，暂时无法分流。
+
+政策标签不是侵权裁定；授权状态仍需版权信息确认。
+
+### 4. review_confidence
+
+- `high`
+- `medium`
+- `low`
+
+### 5. review_notes
+
+自由填写关键依据，例如：
+
+- 复用发生在哪一段
+- 仅制作名单相同
+- 仅译文相同
+- 同标题但词作者不同
+- 疑似古诗词或公共文本
+- URL 无法访问
+
+## 建议审核方式
+
+- 第一轮先审核全部样本，不查看 manifest。
+- 对 `cannot_judge`、`unknown` 和低置信度记录进行第二轮复核。
+- 完成后保留原始 `sample_id`，不要重新排序或删除行。
+- 将填好的盲审 CSV 返回后，再结合 manifest 计算各分层召回率、误报率和政策分流结果。

+{
+  "generated_at": "2026-07-22T01:57:04.122612+00:00",
+  "source_csv": "hk_songs_import_staging.csv",
+  "seed": "lyric-review-v1-20260722",
+  "sample_size_per_stratum": 40,
+  "total_pairs": 320,
+  "stratum_counts": {
+    "chorus_overlap": 40,
+    "exact_or_near_duplicate": 40,
+    "fragment_reuse": 40,
+    "general_borderline": 40,
+    "negative_control": 40,
+    "suspected_wash": 40,
+    "translation_overlap": 40,
+    "version_or_same_work": 40
+  },
+  "control_counts": {
+    "random_different_songs": 20,
+    "same_artist_different_title": 20
+  },
+  "source_pool_counts": {
+    "chorus_overlap": 248,
+    "exact_or_near_duplicate": 301,
+    "fragment_reuse": 123,
+    "general_borderline": 618,
+    "suspected_wash": 72,
+    "translation_overlap": 114,
+    "version_or_same_work": 601
+  },
+  "streaming": {
+    "first_pass_rows": 120873,
+    "second_pass_rows": 120873,
+    "candidate_ids_requested": 381,
+    "candidate_rows_found": 381
+  },
+  "outputs": {
+    "blind_review_csv": "datasets/lyric_reuse_review_v1.csv",
+    "sampling_manifest_csv": "datasets/lyric_reuse_review_v1_manifest.csv"
+  }
+}

+# 歌词 duplicate / review / new 三分类测试集 v2
+
+## 测试集定位
+
+`lyric_reuse_review_v2.csv` 共 300 对，按原系统结果分层抽样：
+
+- `duplicate`：100
+- `review`：100
+- `new`：100
+
+表中的 `sampling_class` 和 `legacy_dedup_decision` 是抽样依据及原系统结果，不是人工真值。请在 `review_final_class` 中填写你的独立判断。
+
+## 需要特别注意的字段
+
+- `sampling_class`：本次三分类抽样主类。
+- `sampling_subtype`：类内细分场景。
+- `legacy_pair_source`：旧系统是否实际比较过这一对。
+- `legacy_dedup_decision`：原系统的 `new/duplicate/review` 结果。
+- `legacy_dedup_confidence`、`legacy_dedup_reason`：原系统依据。
+
+`duplicate` 和 `review` 都来自原系统真实的 `matched_song_id` 对，`legacy_pair_source=existing_matched_pair`。
+
+`new` 类由于原 CSV 没有保存被判 new 时的候选对，因此由两条原系统分别判为 new 的歌曲构造：
+
+```text
+legacy_pair_source=synthetic_pair_from_two_legacy_new_records
+```
+
+这表示两首歌各自的原结果是 new，不表示旧系统曾直接比较过这两个对象。
+
+## 类内细分
+
+### duplicate：100
+
+- `exact_hash`：40
+- `high_literal_overlap`：54
+- `high_primary_translation_ignored`：6（候选池仅有 6 条，全部纳入）
+
+### review：100
+
+- `suspected_wash`：17
+- `version_or_same_work`：17
+- `fragment_reuse`：17
+- `chorus_overlap`：17
+- `translation_overlap`：16
+- `general_borderline`：16
+
+### new：100
+
+- `same_artist_different_title`：25
+- `same_lyricist_different_title`：25
+- `same_composer_different_title`：25
+- `random_different_songs`：25
+
+## 歌词字段
+
+根据对应 `*_lyrics_source_type` 读取：
+
+- `inline`：`*_lyrics_url_or_text` 本身就是歌词。
+- `url`：`*_lyrics_url_or_text` 是歌词地址。
+
+## 审核字段
+
+### review_final_class
+
+这是三分类评估的主要人工标签：
+
+- `duplicate`：主体歌词足以作为目录重复或近重复处理。
+- `review`：存在局部复用、版本、翻唱、翻译、公共文本或权利不确定性，不能自动判 duplicate/new。
+- `new`：没有足以进入 duplicate 或 review 的歌词复用信号。
+- `cannot_judge`：歌词缺失、无法访问或文本质量不足。
+
+### review_content_relation
+
+- `near_identical`
+- `substantial_local_reuse`
+- `limited_fragment`
+- `weak_common_or_translation_only`
+- `no_meaningful_reuse`
+- `cannot_judge`
+
+### review_metadata_relation
+
+- `same_work_same_version`
+- `same_work_different_version`
+- `different_work`
+- `unknown`
+
+### review_policy_label
+
+- `suspected_wash_reuse`
+- `duplicate_or_same_record`
+- `version_or_rights_review`
+- `no_reuse_action`
+- `insufficient_evidence`
+
+### review_confidence
+
+- `high`
+- `medium`
+- `low`
+
+`review_notes` 可记录复用段落、公共文本、制作名单误报、URL 异常或判断依据。
+
+## 审核建议
+
+- 即使能看到旧结果，也请先阅读双方歌词，再填写人工标签。
+- `sampling_class` 与人工判断不一致是测试集最有价值的部分，不需要迁就旧系统。
+- 不要删除行或修改 `sample_id`。
+- 完成后返回原 CSV，即可计算三分类混淆矩阵和各 subtype 指标。

+{
+  "generated_at": "2026-07-22T02:32:59.642717+00:00",
+  "source_csv": "hk_songs_import_staging.csv",
+  "seed": "lyric-three-way-v2-20260722",
+  "total_pairs": 300,
+  "class_counts": {
+    "duplicate": 100,
+    "new": 100,
+    "review": 100
+  },
+  "subtype_counts": {
+    "chorus_overlap": 17,
+    "exact_hash": 40,
+    "fragment_reuse": 17,
+    "general_borderline": 16,
+    "high_literal_overlap": 54,
+    "high_primary_translation_ignored": 6,
+    "random_different_songs": 25,
+    "same_artist_different_title": 25,
+    "same_composer_different_title": 25,
+    "same_lyricist_different_title": 25,
+    "suspected_wash": 17,
+    "translation_overlap": 16,
+    "version_or_same_work": 17
+  },
+  "legacy_decision_counts": {
+    "duplicate": 100,
+    "new": 100,
+    "review": 100
+  },
+  "source_pool_counts": {
+    "chorus_overlap": 248,
+    "exact_hash": 69,
+    "fragment_reuse": 123,
+    "general_borderline": 618,
+    "high_literal_overlap": 226,
+    "high_primary_translation_ignored": 6,
+    "suspected_wash": 72,
+    "translation_overlap": 114,
+    "version_or_same_work": 601
+  },
+  "streaming": {
+    "first_pass_rows": 120873,
+    "second_pass_rows": 120873,
+    "candidate_ids_requested": 332,
+    "candidate_rows_found": 332
+  },
+  "output": "datasets/lyric_reuse_review_v2.csv"
+}

@@ -29,6 +29,8 @@ from dotenv import load_dotenv
 ROOT = Path(__file__).resolve().parent
 REPORT_DIR = ROOT / "output" / "reports"
 DASHBOARD = ROOT / "l2_review_dashboard.html"
+DATASET_REVIEW_PAGE = ROOT / "dataset_review.html"
+DATASETS_DIR = ROOT / "datasets"
 REPORT_DIR.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
 GROUP_INDEX_CACHE: dict[tuple[str, int, int, str], list[dict[str, object]]] = {}
 load_dotenv(ROOT / ".env")
@@ -1412,6 +1414,21 @@ class Handler(BaseHTTPRequestHandler):
             except Exception as exc:  # noqa: BLE001 - local diagnostic API
                 _error(self, str(exc), status=404)
             return
+        if parsed.path == "/dataset-review":
+            self._serve_file(DATASET_REVIEW_PAGE)
+            return
+        if parsed.path == "/api/dataset-review/samples":
+            self._dataset_review_samples()
+            return
+        if parsed.path == "/api/dataset-review/manifest":
+            self._dataset_review_manifest()
+            return
+        if parsed.path == "/api/dataset-review/stats":
+            self._dataset_review_stats()
+            return
+        if parsed.path == "/api/dataset-review/guide":
+            self._dataset_review_guide()
+            return
         if parsed.path.startswith("/static/"):
             self._serve_file(ROOT / parsed.path.lstrip("/"))
             return
@@ -1538,6 +1555,50 @@ class Handler(BaseHTTPRequestHandler):
         except Exception as exc:  # noqa: BLE001 - local diagnostic API
             _error(self, str(exc), status=400)
 
+    def _dataset_review_samples(self) -> None:
+        csv_path = DATASETS_DIR / "lyric_reuse_review_v2.csv"
+        if not csv_path.exists():
+            _error(self, "测试集文件不存在: lyric_reuse_review_v2.csv", status=404)
+            return
+        try:
+            samples = _read_csv(csv_path)
+            _json_response(self, {"total": len(samples), "samples": samples})
+        except Exception as exc:  # noqa: BLE001
+            _error(self, str(exc), status=500)
+
+    def _dataset_review_manifest(self) -> None:
+        csv_path = DATASETS_DIR / "lyric_reuse_review_v2_manifest.csv"
+        if not csv_path.exists():
+            _json_response(self, {"rows": []})
+            return
+        try:
+            rows = _read_csv(csv_path)
+            _json_response(self, {"total": len(rows), "rows": rows})
+        except Exception as exc:  # noqa: BLE001
+            _error(self, str(exc), status=500)
+
+    def _dataset_review_stats(self) -> None:
+        stats_path = DATASETS_DIR / "lyric_reuse_review_v2_stats.json"
+        if not stats_path.exists():
+            _json_response(self, {})
+            return
+        try:
+            data = json.loads(stats_path.read_text(encoding="utf-8"))
+            _json_response(self, data)
+        except Exception as exc:  # noqa: BLE001
+            _error(self, str(exc), status=500)
+
+    def _dataset_review_guide(self) -> None:
+        guide_path = DATASETS_DIR / "lyric_reuse_review_v2_GUIDE.md"
+        if not guide_path.exists():
+            _json_response(self, {"text": ""})
+            return
+        try:
+            text = guide_path.read_text(encoding="utf-8")
+            _json_response(self, {"text": text})
+        except Exception as exc:  # noqa: BLE001
+            _error(self, str(exc), status=500)
+
     def _serve_file(self, path: Path) -> None:
         if not path.exists() or not path.is_file():
             _error(self, "not found", status=404)
@@ -1567,6 +1628,7 @@ def main() -> None:
     _ensure_review_schema(apply_migration=args.migrate_review_schema)
     server = ThreadingHTTPServer((args.host, args.port), Handler)
     print(f"L2 dashboard: http://{args.host}:{args.port}")
+    print(f"Dataset review: http://{args.host}:{args.port}/dataset-review")
     server.serve_forever()