Number Noise Cleaner

number_noise_cleaner 无用数字字符清理

功能概述

本skill用于对文本进行无用数字字符清理，读取结构化数据文件并移除无语义的独立数字 token。

• 保留 1900-2099 范围内的年份
• 保留编号、版本号、样本号等业务标识中的数字
• 保留实验数值、小数、分数、百分比和带单位数值

触发条件

当用户请求以下任务时，应使用此skill：

• 无用数字字符清理
• 数字噪声删除
• 文本中的杂散数字清理
• 删除无业务意义的数字

核心参数说明

必需参数

• --input_path：输入文件路径
• --output_path：输出文件路径

可选参数

• --text_columns：需清洗的文本列，逗号分隔；不填则默认处理所有字符串列
• --preserve_years：是否保留年份，默认 true
• --year_min：年份保留下限，默认 1900
• --year_max：年份保留上限，默认 2099
• --preserve_identifiers：是否保留编号/版本号等标识，默认 true
• --identifier_markers：编号上下文标记，逗号分隔
• --preserve_measurements：是否保留实验数值/单位数值，默认 true
• --measurement_units：实验数值单位，逗号分隔

输入文件格式

• CSV (.csv) / TSV (.tsv) / Excel (.xls, .xlsx) / SPSS (.sav)

使用方法

python scripts/number_noise_cleaner.py \
  --input_path <输入文件> \
  --output_path <输出文件> \
  --text_columns text \
  --preserve_years true \
  --year_min 1900 \
  --year_max 2099 \
  --preserve_identifiers true \
  --preserve_measurements true

输出示例

[OK] 无用数字字符清理完成 -> output.csv
   处理列: ['text']
   行数: 10

注意事项

1. 仅移除文本中的无语义数字 token，不修改数值型列。
2. 默认保留年份、标识符和实验数值，避免误伤科研文本中的有效信息。
3. 该skill不负责数值规整、字段校验或通用正则替换。
4. 使用项目内 data_io 读写结构化数据。