好的，这是根据您提供的代码和模板生成的 NERRefiner 算子的教程 Markdown。

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📘 概述

NERRefiner 是一个命名实体识别（NER）优化算子，利用 spaCy 库识别并屏蔽文本中的特定实体（如人名、地名、组织等）。它通过将识别出的实体替换为其类型标签（例如 [PERSON]），从而实现数据匿名化或特征提取，适用于数据预处理、隐私保护等场景。

__init__函数

def __init__(self)

该算子在初始化时无需传入任何参数。

run函数

def run(self, storage: DataFlowStorage, input_key: str)

执行算子主逻辑，从存储中读取输入 DataFrame，对指定列的文本进行实体识别与屏蔽，并将处理后的结果写回存储。

参数

名称	类型	默认值	说明
storage	DataFlowStorage	必需	数据流存储实例，负责读取与写入数据。
input_key	str	必需	输入列的名称，该列包含需要进行命名实体识别与屏蔽的文本数据。

🧠 示例用法

from dataflow.operators.general_text import NERRefiner
from dataflow.utils.storage import FileStorage

class NERRefinerTest():
    def __init__(self):
        self.storage = FileStorage(
            first_entry_file_name="./dataflow/example/GeneralTextPipeline/ner_test_input.jsonl",
            cache_path="./cache",
            file_name_prefix="dataflow_cache_step",
            cache_type="jsonl",
        )
        
        self.refiner = NERRefiner()
        
    def forward(self):
        self.refiner.run(
            storage=self.storage.step(),
            input_key='text'
        )

if __name__ == "__main__":
    test = NERRefinerTest()
    test.forward()

🧾 默认输出格式（Output Format）

字段	类型	说明
text	str	命名实体被标签替换后的文本

📋 示例输入

{"text":"Apple Inc. is located in California"}
{"text":"John Smith works at Microsoft"}
{"text":"Visit Paris next summer"}

📤 示例输出

{"text":"[ORG] is located in [GPE]"}
{"text":"[PERSON] works at [ORG]"}
{"text":"Visit [GPE] [DATE]"}

📊 结果分析

样本1："Apple Inc." → [ORG]（组织），"California" → [GPE]（地理政治实体） 样本2："John Smith" → [PERSON]（人名），"Microsoft" → [ORG]（组织） 样本3："Paris" → [GPE]（地理政治实体），"next summer" → [DATE]（日期）

应用场景：

• 隐私保护和数据脱敏
• 文本匿名化
• 信息提取预处理
• 敏感信息屏蔽

注意事项：

• 使用 spaCy 的 en_core_web_sm 模型
• 支持多种实体类型：PERSON、ORG、GPE、LOC、DATE、MONEY 等
• 仅适用于英文文本