# 如何递归拆分文本：深度解析与代码示例
## 引言
在处理自然语言文本时，将长文本分割成更小的片段是非常常见的需求。本文将介绍一种基于字符的递归拆分方法，让您能够有效地分割文本，并保持语义上的连贯性。
## 主要内容
### 1. 方法简介
我们将使用`RecursiveCharacterTextSplitter`类，该类基于一组字符递归拆分文本，直到每个片段达到理想的大小。默认分隔符列表为`["\n\n", "\n", " ", ""]`，这意味着程序会优先保持段落和句子完整，然后是单词。
### 2. 参数解析
- **chunk_size**：指定每个块的最大字符数。
- **chunk_overlap**：块之间的重叠字符数，有助于保持上下文。
- **length_function**：确定块大小的函数，通常为字符长度。
- **is_separator_regex**：是否将分隔符作为正则表达式处理。
### 3. 特殊语言文本处理
对于没有明显词边界的语言（如中文、日文和泰文），可以通过添加不同的标点符号如全角句号、零宽空格等来改善切分效果。
## 代码示例
以下是一个完整的代码示例，展示如何使用`RecursiveCharacterTextSplitter`进行文本拆分：
```python
%pip install -qU langchain-text-splitters
from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter
# 加载示例文档
with open("state_of_the_union.txt") as f:
state_of_the_union = f.read()
# 使用API代理服务提高访问稳定性
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(
chunk_size=100, # 设置一个较小的块大小以展示效果
chunk_overlap=20,
length_function=len,
is_separator_regex=False,
)
# 创建文档对象
texts = text_splitter.create_documents([state_of_the_union])
print(texts[0])
print(texts[1])
# 直接获取字符串内容
chunks = text_splitter.split_text(state_of_the_union)[:2]
print(chunks)
常见问题和解决方案
问题1：文本切分不均匀
解决方案：调整chunk_size和chunk_overlap参数，以达到理想的切分效果。
问题2：非ASCII文本切分不当
解决方案：定制分隔符列表，加入适合目标语言的标点符号和特殊字符，如零宽空格和全角标点。
总结和进一步学习资源
本文介绍了如何使用RecursiveCharacterTextSplitter递归拆分文本。通过调整参数和分隔符列表，您可以有效地将文本按语义分段。继续深入学习，您可以查阅以下资源：
参考资料
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