Back to skills
SKILL.md
Text Entity Dependency Filter
ASecurity文本实体依赖过滤器。识别文本中与其他令牌独立的实体,并对其进行过滤。 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 当用户提到实体依赖过滤、文本实体检测、依存关系过滤、实体独立性过滤等需求时使用此skill。
- 539 stars
- 0 votes
- 0 copies
- 2 views
- Added September 11, 2026
Security analysis
92/100- Installs packages at runtime which could introduce malicious dependencies
Pro scans all 5 files and shows the line behind each finding
npx -y skills add cas-bigdatalab/piflow --skill text_entity_dependency_filter --agent claude-codeAre you the author of Text Entity Dependency Filter?
Add the live security badge to your README. It updates with every re-scan.
[](https://www.skillsdirectory.com/skills/cas-bigdatalab-text-entity-dependency-filter)---
name: text_entity_dependency_filter
description: |
文本实体依赖过滤器。识别文本中与其他令牌独立的实体,并对其进行过滤。
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
当用户提到实体依赖过滤、文本实体检测、依存关系过滤、实体独立性过滤等需求时使用此skill。
name_zh: 文本实体依赖过滤器算子
input_params:
- name: input_path
type: string
required: true
description: 输入数据文件路径 (JSON/JSONL格式)
- name: output_path
type: string
required: true
description: 输出数据文件路径 (JSONL格式)
- name: lang
type: string
required: false
default: en
description: 语言代码(en 或 zh)
- name: min_dependency_num
type: int
required: false
default: 1
description: 最小依赖边数
- name: any_or_all
type: string
required: false
default: all
description: 过滤策略(any 或 all)
- name: num_proc
type: int
required: false
default: 1
description: 并行处理的进程数
- name: text_key
type: string
required: false
default: text
description: 要操作的文本字段名
output_params:
- name: output_path
type: jsonl_file
description: 过滤后的JSONL格式数据文件
tag: 数据筛选
publisher: COMMUNITY
---
## 功能概述
该算子使用 spaCy 模型识别文本中的实体及其依赖关系,过滤保留具有依赖关系的实体(不孤立的实体)。支持多种过滤策略:
- `any`: 任意一个实体符合条件即保留
- `all`: 所有实体都符合条件才保留
## 核心参数
| 参数 | 类型 | 必填 | 默认值 | 说明 |
|------|------|------|--------|------|
| input_path | string | 是 | - | 输入数据文件路径 (JSON/JSONL格式) |
| output_path | string | 是 | - | 输出数据文件路径 (JSONL格式) |
| lang | string | 否 | 'en' | 语言代码:'en' 或 'zh' |
| min_dependency_num | int | 否 | 1 | 最小依赖边数 |
| any_or_all | string | 否 | 'all' | 过滤策略:'any' 或 'all' |
| num_proc | int | 否 | 1 | 并行处理的进程数 |
| text_key | string | 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`):
```json
{"<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
```bash
# 英语实体依赖过滤
python scripts/run_text_entity_dependency_filter.py \
--input_path /path/to/input.jsonl \
--output_path /path/to/output.jsonl \
--lang en \
--any_or_all any
# 中文实体依赖过滤
python scripts/run_text_entity_dependency_filter.py \
--input_path /path/to/input.jsonl \
--output_path /path/to/output.jsonl \
--lang zh \
--min_dependency_num 1 \
--any_or_all all
```
### 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_dependency_num`: 最小依赖边数(默认1)
- `--any_or_all`: 过滤策略(默认 all)
- `--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 模型进行实体依赖分析
2. 需要安装 spacy-pkuseg(pip install spacy-pkuseg)
3. 仅支持英语(en)和中文(zh)Files in this skill
- SKILL.md
- assets/icon.png
- scripts/example_input.json
- scripts/run_text_entity_dependency_filter.py
- skill.json
Attribution
Related skills
View all in tools →Comments
Loading comments…
Newsletter
Get the weekly list of safe new skills, and the ones we pulled.