专家一方面可以在光谱中刷选几个显著的特征，系统会自动识别其中的谱线和对应的红移。另一方面，系统展示不同红移下所有谱线的整体重要性。整体重要性较高的红移可能对应真实红移。
图4：推广阶段的系统界面。
在专家检查完一条光谱后，系统会提取他们的判断标准，即选定的谱线及其重要性，以搜索其他相似光谱。
下半部分显示相似光谱和它们的数量、类型统计和检查进度等信息。
图5：光谱表征算法性能评估。
图6：用户实验结果。
如图5所示，673条光谱的最高得分红移候选对应正确红移（准确率91.69%），并且随着候选红移数量增多，算法准确率持续提升。结果说明了算法和提供多个红移候选策略的有效性。
在检查过程中，系统识别出2,262条极冷矮星，数量符合专家预期。我们还设计了用户实验，以比较SpectrumVA和当前检查工具性能上的优劣并评估系统各部分设计是否有效。