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specified_numeric_field_filter

指定数值字段过滤器。根据指定的数值字段信息进行筛选。

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 当用户提到数值字段过滤、字段范围筛选、数值范围过滤、元数据数值过滤、按数值过滤等需求时使用此skill。

中文简介正在准备中。当前显示原文说明。

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包含的文件(5)

  • SKILL.md3.4 KB
  • assets/icon.png25.0 KB
  • scripts/example_input.json559 B
  • scripts/run_specified_numeric_field_filter.py3.3 KB
  • skill.json2.2 KB

SKILL.md(原文)

安装前可以查看交给 AI 代理的指令内容。

功能概述

该算子根据指定数值字段的值进行过滤,保留数值在指定范围内的样本。支持嵌套字段。

核心参数

参数类型必填默认值说明
input_pathstring是-输入数据文件路径 (JSON/JSONL格式)
output_pathstring是-输出数据文件路径 (JSONL格式)
field_keystring是-字段路径,用点号分隔,如 'meta.star' 或 'meta.key1.key2.count'
min_valuefloat否-2147483648最小值
max_valuefloat否2147483647最大值
num_procint否1并行处理的进程数

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,样本需包含指定的数值字段:

{"text": "文本内容", "meta": {"star": 50}}

支持嵌套字段:

{"text": "文本内容", "meta": {"key1": {"key2": {"count": 34}}}}

输出数据格式

输出为 JSONL 格式,每行一个符合条件的样本,保持原始字段结构。

使用示例

命令行调用

# 根据 meta.star 字段过滤
python scripts/run_specified_numeric_field_filter.py \
  --input_path /path/to/input.jsonl \
  --output_path /path/to/output.jsonl \
  --field_key meta.star \
  --min_value 10 \
  --max_value 70

# 根据嵌套字段过滤
python scripts/run_specified_numeric_field_filter.py \
  --input_path /path/to/input.jsonl \
  --output_path /path/to/output.jsonl \
  --field_key meta.key1.key2.count \
  --min_value 10 \
  --max_value 70

参数说明

  • --input_path: 输入文件路径
  • --output_path: 输出文件路径
  • --field_key: 字段路径,支持嵌套(如 meta.star)
  • --min_value: 最小值(默认不限)
  • --max_value: 最大值(默认不限)
  • --num_proc: 并行进程数,默认1

注意事项

  1. field_key 使用点号分隔多级字段(如 meta.key1.key2.count)
  2. 如果字段值不能转换为数字,该样本会被过滤掉
  3. 这是 NON_STATS_FILTERS,不需要计算统计信息,处理效率较高

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