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github/mdtok Docker 镜像 - 轩辕镜像

mdtok
github/mdtok
用于Markdown文件的分词处理和内容清理的Docker镜像,可高效处理文本内容,适用于文档预处理、内容分析等场景,提供标准化的文本处理能力。
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镜像概述

本Docker镜像专注于Markdown文件的分词处理与内容清理,旨在为文档预处理、内容分析等场景提供高效、标准化的文本处理工具。通过自动化分词(将文本拆分为语义单元)和清理(去除冗余格式、修复语法等),帮助用户快速获得高质量的预处理文本数据。

核心功能与特性

1. 分词处理
  • 将Markdown文本按语义拆分为可分析单元(如单词、短语、句子),支持自定义分词规则(如按语言、领域调整拆分逻辑)。
  • 输出分词结果(如JSON格式或纯文本序列),便于后续NLP任务(如情感分析、主题提取)直接使用。
2. 内容清理
  • 去除冗余格式:自动清理重复空行、无效标签(如未闭合的Markdown标记)、冗余空格等。
  • 修复语法问题:修正Markdown语法错误(如标题层级混乱、列表格式错误),统一文档格式规范。
  • 过滤无关内容:支持配置过滤规则(如移除注释、特定关键词段),保留核心文本。
3. 其他特性
  • 批量处理:支持同时处理多个Markdown文件或目录,保持原文件结构输出。
  • 轻量高效:基于Alpine或精简Python环境构建,镜像体积小,处理速度快,资源占用低。
  • 兼容性强:兼容CommonMark、GitHub Flavored Markdown等主流语法标准。

使用场景与适用范围

  • 文档预处理:内容发布前对Markdown文档进行标准化处理,确保格式统一、内容清晰。
  • 内容分析:为文本挖掘、数据统计(如词频分析)提供清洁的分词数据。
  • NLP任务前置处理:作为NLP模型(如文本分类、实体识别)的输入预处理工具,提升模型效果。
  • 自动化文档流:集成到CI/CD流程或文档管理系统,实现文档提交后的自动预处理。

使用方法与配置说明

基本使用(单文件处理)

通过挂载本地文件目录,指定输入文件和输出路径,执行分词+清理任务:

bash
docker run -v /本地输入目录:/input -v /本地输出目录:/output \
  markdown-tokenizer-cleaner:latest \
  --input /input/source.md \  # 容器内输入文件路径(需通过-v挂载)
  --output /output/processed.md \  # 容器内输出文件路径
  --tokenize  # 启用分词功能
  --clean  # 启用清理功能

说明:/本地输入目录需包含待处理的Markdown文件(如source.md),处理结果将保存至/本地输出目录/processed.md。

批量处理(目录级处理)

对整个目录下的Markdown文件批量处理,保持原目录结构输出:

bash
docker run -v /本地输入目录:/input -v /本地输出目录:/output \
  markdown-tokenizer-cleaner:latest \
  --input-dir /input \  # 容器内输入目录(需挂载包含多个.md文件的本地目录)
  --output-dir /output \  # 容器内输出目录(处理后文件将按原结构保存至此)
  --tokenize --clean
自定义配置
1. 分词规则自定义

通过挂载自定义分词规则文件(JSON格式),调整分词逻辑(如按行业术语拆分):

bash
docker run -v /本地输入目录:/input -v /本地输出目录:/output -v /自定义规则目录:/rules \
  markdown-tokenizer-cleaner:latest \
  --input /input/source.md \
  --output /output/processed.md \
  --tokenize --clean \
  --token-rule /rules/custom_rule.json  # 指定自定义分词规则文件(容器内路径)

规则文件格式示例(custom_rule.json):

json
{
  "split_on": ["。", "!", "?"],  # 按中文句末标点分句
  "ignore": ["[注释]", "(备注:.*)"]  # 忽略注释内容
}
2. 环境变量配置

支持通过环境变量简化命令行参数(适用于脚本或自动化场景):

环境变量说明对应命令行参数
INPUT_PATH单文件处理时的输入文件路径--input
OUTPUT_PATH单文件处理时的输出文件路径--output
INPUT_DIR批量处理时的输入目录--input-dir
OUTPUT_DIR批量处理时的输出目录--output-dir
TOKEN_RULE_PATH自定义分词规则文件路径--token-rule

示例(通过环境变量指定路径):

bash
docker run -v /本地输入:/input -v /本地输出:/output -v /规则目录:/rules \
  -e INPUT_PATH=/input/source.md \
  -e OUTPUT_PATH=/output/processed.md \
  -e TOKEN_RULE_PATH=/rules/custom_rule.json \
  markdown-tokenizer-cleaner:latest --tokenize --clean
输出说明
  • 分词结果:默认以JSON格式输出至[输出文件].tokens.json(如processed.md.tokens.json),包含分词单元、位置索引等信息。
  • 清理后文档:输出为格式化后的Markdown文件(如processed.md),保留核心内容与规范格式。

注意事项

  • 输入文件/目录必须通过-v挂载至容器内,否则容器无法访问本地文件。
  • 自定义规则文件需确保格式正确(如JSON语法无误),否则可能导致处理失败。
  • 批量处理时,输出目录会自动创建与输入目录一致的子目录结构,避免文件冲突。
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