利用递归字符拆分器高效分割文本的技巧与挑战

sdrftg606
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# 利用递归字符拆分器高效分割文本的技巧与挑战

## 引言

在文本处理过程中，如何以适当的方式切分文本块是一个常见的需求，尤其是在处理自然语言任务时。例如，在自动摘要、关键词提取或文本分类等任务中，文本块的合理切分可以显著提高模型的性能和效率。本文将介绍如何使用递归字符拆分器 (`RecursiveCharacterTextSplitter`) 来实现这一目标。

## 主要内容

### 递归字符拆分器简介

递归字符拆分器通过给定的字符列表递归地分割文本，直到文本块足够小。默认的字符列表为 `["\n\n", "\n", " ", ""]`，这意味着它会优先保持段落、然后句子、最后单词的完整性。这种方式在大多数情况下能够保持文本的语义完整。

### 参数设置

- **chunk_size**：文本块的最大字符数。
- **chunk_overlap**：块之间的重叠字符数，旨在减少上下文信息丢失。
- **length_function**：用于测量文本块大小的函数，默认使用 `len`。
- **is_separator_regex**：分隔符列表是否应被解释为正则表达式。

### 非空格分词的文本

一些语言（如中文、日文、泰语）没有明显的单词边界。为避免在这些语言中出现单词拆分的问题，我们可以自定义分隔符列表，包括标点符号和其他字符。如“."、"．"、"。" 等。

## 代码示例

以下是一个完整的代码示例，展示了如何使用递归字符拆分器：

```python
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,
    chunk_overlap=20,
    length_function=len,
    is_separator_regex=False,
)

texts = text_splitter.create_documents([state_of_the_union])
print(texts[0])
print(texts[1])

# 自定义分隔符以处理多种语言的文本
text_splitter_custom = RecursiveCharacterTextSplitter(
    separators=[
        "\n\n", "\n", " ", ".", ",", "\u200b", 
        "\uff0c", "\u3001", "\uff0e", "\u3002", ""
    ],
    chunk_size=100,
    chunk_overlap=20,
    length_function=len,
    is_separator_regex=False,
)

常见问题和解决方案

  1. 文本块不够小的问题：可以通过减少 chunk_size 参数的值来获得更小的文本块。

  2. 上下文丢失的问题：通过增加 chunk_overlap 可以部分缓解因分割产生的上下文丢失。

  3. 特殊语言的支持：如前所述，可以通过调整 separators 参数来更好地适应不同语言的文本分割需求。

总结和进一步学习资源

递归字符拆分器是一个强大且灵活的工具，适合在各种场景中使用。为了更深入地理解其内在机制和应用场景，可以参考以下资源：

参考资料

  1. LangChain GitHub Repo
  2. Natural Language Toolkit (NLTK)
  3. Character Encoding in Python

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