Meta Tags Aggregator

Meta Tags Aggregator 元标签聚合 Skill

功能概述

本skill通过调用大语言模型（LLM）API，智能分析并合并意思相近的元标签。 例如：将"开心"、"快乐"、"高兴"归类为"开心"，将"难过"、"伤心"、"悲痛"归类为"难过"。

触发条件

当用户请求以下任务时，应使用此skill：

• 标签聚合
• 合并相似标签
• 归类标签
• 标签映射
• 整理标签
• 统一标签分类

核心参数说明

必需参数

可选参数

输入文件格式

[
  {
    "meta": [
      {"query_sentiment_label": "开心"},
      {"query_sentiment_label": "快乐"},
      {"query_sentiment_label": "难过"}
    ]
  }
]

或使用列表类型的标签：

[
  {
    "meta": [
      {"dialog_sentiment_labels": ["开心", "平静"]},
      {"dialog_sentiment_labels": ["快乐", "开心", "幸福"]}
    ]
  }
]

使用方法

基本用法（自动生成标签分类）

python scripts/run_meta_tags_aggregator.py \
  --input ./input.json \
  --output ./output.json \
  --api_model qwen2.5-72b-instruct \
  --meta_tag_key query_sentiment_label

指定目标标签

python scripts/run_meta_tags_aggregator.py \
  --input ./input.json \
  --output ./output.json \
  --api_model qwen2.5-72b-instruct \
  --meta_tag_key query_sentiment_label \
  --target_tags 开心,难过,其他

输出示例

命令行输出：

[OK] Meta tags aggregation completed!
   API model: qwen2.5-72b-instruct
   Meta tag key: query_sentiment_label
   Target tags: ['开心', '难过', '其他']
   Input file: ./input.json
   Output file: ./output.json

输入示例：

[{"meta": [{"query_sentiment_label": "开心"}, {"query_sentiment_label": "快乐"}, {"query_sentiment_label": "难过"}]}]

输出示例：

[{"meta": [{"query_sentiment_label": "开心"}, {"query_sentiment_label": "开心"}, {"query_sentiment_label": "难过"}]}]

环境要求

安装依赖： 本SKILL使用依赖 data_juicer，请在调用前安装好python环境并安装data_juicer，可用以下指令进行安装：

pip install py-data-juicer

API配置：

export OPENAI_BASE_URL=https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/
export OPENAI_API_KEY=your_api_key

注意事项

1. 必需参数：需要指定 --api_model 和 --meta_tag_key
2. 输入格式：输入JSON必须包含 meta 字段
3. 标签类型：支持单个字符串或字符串列表作为标签值
4. 目标标签：--target_tags 可选，不指定时由LLM自动生成合理的分类