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meta_tags_aggregator

元标签聚合工具。合并意思相近的元标签,将多个相似标签归类到统一的标签下。当用户提到标签聚合、合并标签、归类标签、标签映射、标签合并、整理标签等需求时使用此skill。

即使用户没有明确说出"聚合"或"合并",只要任务涉及将多个相似标签归类统一, 就应该使用此skill。

インストール方法を見る

含まれるファイル(5)

  • SKILL.md4.2 KB
  • assets/icon.png25.2 KB
  • scripts/example_input.json249 B
  • scripts/run_meta_tags_aggregator.py3.2 KB
  • skill.json2.1 KB

SKILL.md(原文)

インストールする前に、エージェントに与えられる指示の中身を確認できます。

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

参数说明
--input输入JSON文件路径
--output输出JSON文件路径
--api_modelAPI模型名称
--meta_tag_key元数据标签的键名

可选参数

参数说明默认值
--target_tags目标标签列表,逗号分隔None (自动生成)
--api_endpointAPI端点URLNone

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

レビュー

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概要と使いどころ

领域缩略语展开 Skill:按内置或外部词典将独立缩略语替换为全称,可选在全称后保留原缩写。 适用于技术文本、论文摘要和业务记录中的缩写清洗;不负责模糊缩写消歧或大小写无关替换。

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