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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。

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  • Added September 11, 2026
toolspythonbash

Security analysis

A92/100
  • mediumInstalls packages at runtime which could introduce malicious dependencies

Pro scans all 5 files and shows the line behind each finding

Scanned September 11, 2026

npx -y skills add cas-bigdatalab/piflow --skill text_entity_dependency_filter --agent claude-code

Installs into .claude/skills of the current project.

Are you the author of Text Entity Dependency Filter?

Add the live security badge to your README. It updates with every re-scan.

Security grade badge for Text Entity Dependency Filter
[![Security: A — Skills Directory](https://www.skillsdirectory.com/api/skills/cas-bigdatalab-text-entity-dependency-filter/badge)](https://www.skillsdirectory.com/skills/cas-bigdatalab-text-entity-dependency-filter)

More formats (shields.io, HTML) on the badges page. Keep it an A: scan every change in CI with Pro.

Download with Pro
SKILL.md
---
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.md3.5 KB
  • assets/icon.png33.5 KB
  • scripts/example_input.json232 B
  • scripts/run_text_entity_dependency_filter.py3.9 KB
  • skill.json2.5 KB

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