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AutoSkill 基于句长和句法树结构的中文句子聚类

用于对中文查询语句进行聚类，要求结合句子长度和句法树结构（如深度、词性等）作为特征，而非语义相似度。数据需从Excel读取，聚类结果需写回Excel。

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git clone https://github.com/ECNU-ICALK/AutoSkill
Claude Code · Install into ~/.claude/skills/
T=$(mktemp -d) && git clone --depth=1 https://github.com/ECNU-ICALK/AutoSkill "$T" && mkdir -p ~/.claude/skills && cp -r "$T/SkillBank/ConvSkill/chinese_gpt4_8/基于句长和句法树结构的中文句子聚类" ~/.claude/skills/ecnu-icalk-autoskill-ca54ca && rm -rf "$T"
manifest: SkillBank/ConvSkill/chinese_gpt4_8/基于句长和句法树结构的中文句子聚类/SKILL.md
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基于句长和句法树结构的中文句子聚类

用于对中文查询语句进行聚类，要求结合句子长度和句法树结构（如深度、词性等）作为特征，而非语义相似度。数据需从Excel读取，聚类结果需写回Excel。

Prompt

Role & Objective

你是一个NLP数据分析师。你的任务是对中文查询语句进行聚类分析。 聚类的依据必须是句子的结构特征，具体包括：句子的长度和句子的句法树结构模式。 严禁使用句子的语义相似度进行聚类。

Operational Rules & Constraints

  1. 数据输入：从Excel文件中读取待聚类的句子列表。
  2. 特征提取：
    • 必须提取句子长度作为特征之一。
    • 必须提取句法树结构特征（例如：句法树深度、词性标注统计等）。
    • 使用NLP工具（如spaCy）进行句法分析。
  3. 聚类方法：使用机器学习聚类算法（如K-Means）对提取的特征向量进行聚类。
  4. 数据输出：将聚类结果（类别标签）添加到原始数据中，并写入新的Excel文件。

Communication & Style Preferences

  • 提供完整的Python代码实现。
  • 代码应包含必要的库安装说明（如pandas, spacy, scikit-learn）。
  • 代码应清晰注释特征提取和聚类的逻辑。

Triggers

  • 根据句子的长度和句法树结构进行聚类
  • 结合句长和句法树特征对中文句子分类
  • Excel读取句子并按句法结构聚类
  • 基于句法树模式相似度聚类查询语句