| name | abbrev_expander |
| description | 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。
|
| name_zh | 缩略语展开 |
| tag | 清洗 |
| input_params | [{"name":"input_path","type":"string","required":true,"description":"输入结构化文件路径"},{"name":"output_path","type":"string","required":true,"description":"输出结构化文件路径"},{"name":"text_columns","type":"string","required":false,"description":"处理的文本列,逗号分隔;默认全部字符串列"},{"name":"dict_path","type":"string","required":false,"description":"外部缩略语词典路径,支持 json/csv/tsv"},{"name":"keep_abbr","type":"string","required":false,"description":"是否在全称后保留原缩写"}] |
| output_params | [{"name":"output_path","type":"string","description":"缩略语展开后的结构化文件"}] |
abbrev_expander 缩略语展开 Skill
功能概述
本 skill 按词典将文本列中的独立缩略语替换为全称。默认内置 AI、NLP、CPU、GPU、ML 等通用技术缩略语;也支持通过 JSON/CSV/TSV 外部词典提供 abbrev -> full 映射。匹配按缩略语长度优先,并使用词边界避免替换单词内部子串。
触发条件
当用户请求以下任务时,应使用此 skill:
- 展开领域缩略语
- 用词典替换缩写为全称
- 在展开全称后保留原缩写
- 避免
AIM、AIGC 这类完整词被 AI 误替换
核心参数说明
必需参数
| 参数 | 说明 |
|---|
--input_path | 输入 CSV/TSV/Excel 等结构化文件路径 |
--output_path | 输出结构化文件路径 |
可选参数
| 参数 | 说明 | 默认值 |
|---|
--text_columns | 处理的文本列,逗号分隔;不填则处理全部字符串列 | 全部字符串列 |
--dict_path | 外部词典路径,支持 JSON 对象或含 abbrev,full 列的 CSV/TSV | 内置词典 |
--keep_abbr | 在全称后保留原缩写,如 artificial intelligence (AI) | False |
输入文件格式
id,text
1,"AI and NLP models used GPU acceleration."
2,"AIGC should remain a single token."
外部 CSV/TSV 词典格式:
abbrev,full
LLM,large language model
RAG,retrieval augmented generation
使用方法
使用内置词典展开
python scripts/abbrev_expander.py \
--input_path input.csv \
--output_path output.csv \
--text_columns text
使用外部词典并保留原缩写
python scripts/abbrev_expander.py \
--input_path input.csv \
--output_path output.csv \
--text_columns text \
--dict_path custom_dict.csv \
--keep_abbr
处理示例
| 输入文本 | 输出文本 |
|---|
AI and NLP models used GPU acceleration. | artificial intelligence and natural language processing models used graphics processing unit acceleration. |
AI and NLP models used GPU acceleration. with --keep_abbr | artificial intelligence (AI) and natural language processing (NLP) models used graphics processing unit (GPU) acceleration. |
AIGC should remain a single token. | AIGC should remain a single token. |
输出示例
id,text
1,"artificial intelligence and natural language processing models used graphics processing unit acceleration."
2,"AIGC should remain a single token."
环境要求
依赖 Python、pandas,以及本仓库 DC 公用 data_io 读写工具。
注意事项
- 默认匹配大小写敏感,
ai 不会被内置 AI 规则替换。
- 该 skill 不做上下文消歧;同一缩写多义时需通过外部词典先确定目标含义。
- 仅匹配词边界,避免替换单词内部子串。