AI 論文輔助研究第三軍團出征：揭開文字深層語義的兩把鑰匙
這週因為朋友的詢問，我再次遇到反思文本分析常見的瓶頸。
他希望透過「傳統 NLP」進行處理，但 NLP 天生比較擅長處理字串、特徵、統計規則，不太擅長處理反思文本中大量存在的隱含語義、情境脈絡、主觀推論、語氣線索。
因此我建議他改採 LLM／大型語言模型，讓模型直接從語義層去推敲「寫到的」與「沒寫到的」。
因為真正棘手的部分，往往不是文本裡寫了什麼，而是作者沒有寫出來的那一塊。
畢竟，反思文本本質上就是寫作者「主動選擇」的紀錄。
它呈現的是作者認為重要、願意提起、準備好寫下來的那些部分。
但人在反思時——很可能美化、選擇性遺忘、合理化自己的行為，或刻意避開尷尬與脆弱。
這也意味著：
如果你只看「寫出來的」內容，你會被迫站在「願意書寫的人」的視角中思考，
而忽略那些被靜靜藏起來的訊息——也就是所謂的沉默證據（Negative Evidence）。
為了協助研究者與教師突破這個難題，我們今天釋出了 語言深層診斷顧問。
它專門處理兩個傳統 NLP 很難處理、但 LLM 非常擅長的區域：
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消極證據分析：找出文本中「沒寫，但不代表沒發生」的訊息。
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隱含語義分析：讀出語句背後的態度、認知、推論痕跡與語境意涵。
這兩項免費功能能協助你穿透文本表層，看見一般分析方法容易忽略的深層語義，也補上反思文本分析中最難補的那兩塊拼圖。
🥇 第一功能：消極證據分析
協助你梳理文本中「沒有被提到，但不代表沒有發生」的部分。
什麼叫「沒提，但不代表沒發生」？
其實每個人都經歷過這樣的情境：
一個人和你說話時，真正重要的含義並不在話語裡，而在他沒有說的地方。
就像「愛不愛你」「在不在乎你」——有時只是一個輕輕的拍拍頭，你就懂了。
反思文本也是如此：
作者沒寫，不代表沒想過、沒做過，也不代表沒發生。
而消極證據分析，就是協助你辨識那些被留白的訊息。
🥈 第二功能：隱含語義分析
協助你從文字背後推敲出語氣、立場、態度與推論痕跡。
來看一個更具體的例子。
假設你正在帶新進人員，你要求他們以 Kember Reflective Thinking 模型的四個層次撰寫反思：
① 發生了什麼（描述）
② 你理解到什麼（理解）
③ 你從中反思什麼（反思）
④ 這件事讓你重新檢視哪些價值或信念（批判性反思）
但現實世界裡，記錄表單設計往往不夠理想，而下屬的文字表達也可能不到位。
於是，即便他記得你的要求，他仍然很難用清楚的架構把心中真正的思考寫出來。
又或者——
他真的心不在焉，根本沒認真反思。
那麼，從他的文字之間，你能推敲出這些微妙差異嗎？
答案是：可以的。
隱含語義分析就是協助你抓出那些語句背後的細微訊息。
📘 比較抽象？我們直接看示例
以下用一則虛構的「第一次去菜市場買菜」的小故事，示範三種分析方式。
原始文本如下：
今天第一次自己去菜市場買菜，本來以為只是簡單任務，結果完全不是這麼回事。一進去就被各種叫賣聲嚇到，我站在入口大概三十秒才敢動。賣菜阿姨問我要什麼，我腦袋一片空白，只能說「隨便一點青菜就好」。她直接塞了一大袋給我，我也不敢問價格，就默默掏錢。
後來我想買雞蛋，結果不小心把整籃碰倒，蛋滾得到處都是。我慌得只會一直說「不好意思」。攤主倒是很淡定，叫我先深呼吸再撿。
雖然最後買到的東西和原本打算煮的完全不一樣，但走出市場時突然覺得有點好笑，也意外感受到「獨立生活」的真實重量。
接下來提供三種分析示範：
- 【消極證據分析】
- 【隱含語義分析】
- 【隱含語義 × Kember 模型】進階示例
看到這裡，你大概也感覺到了：
反思文本最迷人的地方，不在於它寫了什麼，而是在於它「沒寫出來」的那一部分。
而 AI 的好處，就是能陪你把那一段段隱藏的線索一一補齊。
這也是為什麼我們花了點時間，把「消極證據」與「隱含語義」這兩個棘手問題做成人人都能用的工具。
如果你也想看看自己的文本中藏了哪些沒被注意到的訊息，可以從這裡開始：
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