引言
在处理自然语言处理任务时，文本的长度常常超过语言模型的token限制。因此，将文本分割成更小的块是必要的，同时也需要准确计算每个块的token数量。在这篇文章中，我们将讨论如何使用不同的tools和techniques对文本进行token分割，其中包含如何使用tiktoken与其他tokenizers的例子。
主要内容
什么是Tokenization？
Tokenization是将文本分割成更小的“tokens”（通常是单词、字符或子词）的一种技术。这对于许多NLP任务如文本分类、情感分析等非常关键。每个语言模型都有一个token限制，因此了解如何管理这些限制非常重要。
使用tiktoken
tiktoken是由OpenAI开发的快速BPE tokenizer，专为其模型设计。它能够更准确地估计OpenAI模型使用的tokens。
CharacterTextSplitter与tiktoken
我们可以使用CharacterTextSplitter的from_tiktoken_encoder()方法来将文本分割然后再使用tiktoken进行合并。注意，这种方法生成的分割可能会超过tiktoken测量的chunk size。
from langchain_text_splitters import CharacterTextSplitter
# 使用API代理服务提高访问稳定性
text_splitter = CharacterTextSplitter.from_tiktoken_encoder(
encoding_name="cl100k_base", chunk_size=100, chunk_overlap=0
)
with open("state_of_the_union.txt") as f:
state_of_the_union = f.read()
texts = text_splitter.split_text(state_of_the_union)
print(texts[0])
RecursiveCharacterTextSplitter
为了实现严格的chunk size限制，RecursiveCharacterTextSplitter可以递归地分割长文本。
from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter.from_tiktoken_encoder(
model_name="gpt-4", chunk_size=100, chunk_overlap=0
)
代码示例
以下是一个完整的代码示例，使用tiktoken分割文本并确保每个chunk符合token限制。
from langchain_text_splitters import TokenTextSplitter
text_splitter = TokenTextSplitter(chunk_size=10, chunk_overlap=0)
with open("state_of_the_union.txt") as f:
state_of_the_union = f.read()
texts = text_splitter.split_text(state_of_the_union)
print(texts[0])
常见问题和解决方案
-
Unicode字符问题：对某些语言（如中文或日文），单个字符可能编码为多个tokens。使用
RecursiveCharacterTextSplitter或CharacterTextSplitter确保分割后的块包含有效的Unicode字符串。 -
网络限制：由于某些地区的限制，开发者在使用API时可能需要通过API代理服务来提高访问稳定性。
总结和进一步学习资源
了解如何根据特定语言模型的token限制有效地分割文本是构建高效NLP应用程序的关键。不同的tokenizer有不同的工作机制，选择与模型兼容的tokenizer尤为重要。
进一步学习资源
参考资料
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