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Text Action Filter

Documents
text_action_filter

Text Action Filter is an Agent Skill for documents published in the cas-bigdatalab/piflow repository on GitHub: a SKILL.md instruction file an AI agent can load to do this task.

文本动作词过滤器。过滤以保留文本中包含操作的文本。 本SKILL使用依赖data_juicer,请在调用前安装好python环境并安装data_juicer,你可用以下指令进行安装: pip install py-data-juicer 当用户提到动作词过滤、动词检测、文本动作过滤、文本操作词过滤等需求时使用此skill。

View on GitHub ↗
QUICK START

How to use this skill

Bring this guide into your coding agent with a prompt tailored to the tool you use.

  1. Open your project in Codex.
  2. Copy and paste the prompt below.
  3. Review files and risks before approving any action.
Prompt to paste
Inspect the Agent Skill at https://github.com/cas-bigdatalab/piflow/blob/HEAD/workspace/skills/text_action_filter/SKILL.md and all supporting files. Report provenance, permissions, scripts, dependencies, and security risks. Propose an exact installation into .agents/skills/text-action-filter, but wait for my approval before writing files or running scripts.

Copying this prompt does not install or run the skill. Review third-party files before use.

功能概述

该算子使用 spaCy 模型检测文本中的动作词(动词),过滤保留动作词数量大于指定最小值的样本。

核心参数

参数类型必填默认值说明
input_pathstring是-输入数据文件路径 (JSON/JSONL格式)
output_pathstring是-输出数据文件路径 (JSONL格式)
langstring否'en'语言代码:'en' 或 'zh'
min_action_numint否1最小动作词数量
num_procint否1并行处理的进程数
text_keystring否text要操作的文本字段名

输入数据格式

输入文件应为 JSON 或 JSONL 格式,每行包含一个样本,样本需包含 text_key 指定的字段(默认 text):

{"<text_key>": "Tom is playing piano."}

输出数据格式

输出为 JSONL 格式,每行一个符合条件的样本。

使用示例

命令行调用

# 英语动作词过滤
python scripts/run_text_action_filter.py \
  --input_path /path/to/input.jsonl \
  --output_path /path/to/output.jsonl \
  --lang en \
  --min_action_num 1

# 中文动作词过滤
python scripts/run_text_action_filter.py \
  --input_path /path/to/input.jsonl \
  --output_path /path/to/output.jsonl \
  --lang zh \
  --min_action_num 1

参数说明

  • --input_path: 输入文件路径
  • --output_path: 输出文件路径
  • --lang: 语言代码(默认 en,仅支持 en 和 zh)
  • --min_action_num: 最小动作词数量(默认1)
  • --num_proc: 并行进程数,默认1
  • --text_key: 要操作的文本字段名(默认text)

注意事项

  1. 该算子使用 spaCy 模型进行动作词检测
  2. 需要安装 spacy-pkuseg(pip install spacy-pkuseg)
  3. 仅支持英语(en)和中文(zh)