# Text Entity Dependency Filter

> 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。

- Skill: `cas-bigdatalab/text-entity-dependency-filter` (Agent Skill, multi-file: 5 files)
- Install (CLI): `npx skillmds@latest add cas-bigdatalab/text-entity-dependency-filter`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/cas-bigdatalab/text-entity-dependency-filter/raw
- Safety review: pending
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: Coding & Dev Tools
- Author: cas-bigdatalab (https://skillmd.com/u/cas-bigdatalab)
- Updated: 2026-09-17
- Page: https://skillmd.com/skills/cas-bigdatalab/text-entity-dependency-filter

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## 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)