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Skills 技能/jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills/analyzing-text-with-nlp

NLP Text Analyzer 技能:提取本地工单的代表词

English

Claude Code 安装步骤

  1. 从 GitHub 固定提交获取完整的 `plugins/ai-ml/nlp-text-analyzer/skills/analyzing-text-with-nlp` 目录。
  2. 复制到目标项目的 `.claude/skills/`,确认 `.claude/skills/analyzing-text-with-nlp/SKILL.md`,再从项目根目录启动 Claude Code,输入 `/analyzing-text-with-nlp`。

中文摘要

让 Claude Code 对小批合成英文工单提取关键词,并逐篇核对代表词能否概括问题类型。

SKILL.md 中文导读

可复现示例

准备 export CSV empty、invoice email missing、CSV export columns 三条样例。对短句用 TF-IDF,输出每条文本的前三个词及权重。

工作步骤

  1. 先定义分词和通用词规则,按工单保留文本 ID。运行向量化并查看每篇权重较高的词。
  2. 用原句逐项复核关键词,区分词频较高与确实有归类价值的词。

验收方法

输出保留工单 ID 和词权重,可从原句核对 export、CSV、invoice 等关键词。

GitHub 原文 · 更新日期 2026-11-13

适用环境

准备 Python、scikit-learn 和少量合成英文短工单。示例用 TF-IDF,不依赖云端文本分析服务。

常见问题

可以直接沿用英文分词处理中文工单吗?

中文需要合适的分词或字符级特征。先用已知中文样例验证提取结果。

技能信息

GitHub 仓库
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

收集于互联网

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