如何通过Token分割文本：适用于AI模型
引言
在使用语言模型时，文本被分割成多个token是一种常见的处理方式。这是因为许多模型都有token限制，超过这个限制会导致模型无法正常处理。因此，科学地将文本分割成合理的大小是至关重要的。本文将介绍如何使用多种工具进行文本分割，并提供代码示例以帮助读者更好地理解和实践。
主要内容
1. 为什么需要文本分割
语言模型在处理文本时往往有token限制。例如，GPT-3有4096 tokens的限制。若不小心超出这个限制，可能会导致模型无法处理整个文本。文本分割可以确保在不超过模型限制的前提下，最大化使用每个请求的token数量，提高模型的效率和稳定性。
2. 使用tiktoken进行文本分割
tiktoken是由OpenAI创建的一个快速BPE tokenizer。它适用于很多模型，特别是OpenAI的模型。
%pip install --upgrade --quiet langchain-text-splitters tiktoken
from langchain_text_splitters import CharacterTextSplitter
# 使用API代理服务提高访问稳定性
text_splitter = CharacterTextSplitter.from_tiktoken_encoder(
encoding_name="cl100k_base", chunk_size=100, chunk_overlap=0
)
在上述代码中，我们使用CharacterTextSplitter从tiktoken encoder创建一个文本分割器。
3. 递归字符文本分割器
使用递归字符文本分割器可以在文本超过设定大小时，进行递归分割。
from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter.from_tiktoken_encoder(
model_name="gpt-4",
chunk_size=100,
chunk_overlap=0,
)
4. 使用spaCy进行文本分割
spaCy是一个开源的软件库，用于高级自然语言处理。我们可以用它来基于spaCy分词器进行文本分割。
%pip install --upgrade --quiet spacy
from langchain_text_splitters import SpacyTextSplitter
text_splitter = SpacyTextSplitter(chunk_size=1000)
texts = text_splitter.split_text(state_of_the_union)
print(texts[0])
5. 使用SentenceTransformers进行文本分割
SentenceTransformersTokenTextSplitter是一个专门用于句子转换模型的文本分割器。
from langchain_text_splitters import SentenceTransformersTokenTextSplitter
splitter = SentenceTransformersTokenTextSplitter(chunk_overlap=0)
text = "Lorem "
text_chunks = splitter.split_text(text)
print(text_chunks[0])
6. 使用NLTK进行文本分割
NLTK是一个用于英语自然语言处理的套件。
from langchain_text_splitters import NLTKTextSplitter
text_splitter = NLTKTextSplitter(chunk_size=1000)
texts = text_splitter.split_text(state_of_the_union)
print(texts[0])
7. 使用KoNLPY进行韩文文本分割
KoNLPY适用于韩文的自然语言处理。
from langchain_text_splitters import KonlpyTextSplitter
text_splitter = KonlpyTextSplitter()
texts = text_splitter.split_text(korean_document)
print(texts[0])
8. 使用Hugging Face tokenizer进行文本分割
Hugging Face提供了许多分词器。
from transformers import GPT2TokenizerFast
from langchain_text_splitters import CharacterTextSplitter
tokenizer = GPT2TokenizerFast.from_pretrained("gpt2")
text_splitter = CharacterTextSplitter.from_huggingface_tokenizer(
tokenizer, chunk_size=100, chunk_overlap=0
)
texts = text_splitter.split_text(state_of_the_union)
print(texts[0])
代码示例
以下是一个完整的代码示例，展示如何使用tiktoken进行文本分割：
%pip install --upgrade --quiet langchain-text-splitters tiktoken
from langchain_text_splitters import CharacterTextSplitter
# 使用API代理服务提高访问稳定性
text_splitter = CharacterTextSplitter.from_tiktoken_encoder(
encoding_name="cl100k_base", chunk_size=100, chunk_overlap=0
)
with open("state_of_the_union.txt") as f:
state_of_the_union = f.read()
texts = text_splitter.split_text(state_of_the_union)
print(texts[0])
常见问题和解决方案
问题1：如何确保分割后的文本在模型token限制内？
解决方案：使用递归字符文本分割器可以确保每块文本不会超过预设的token大小。
问题2：如何处理多语言文本分割？
解决方案：根据具体语言选择合适的分割器，例如使用KoNLPY处理韩文文本，使用spaCy处理英语文本。
总结和进一步学习资源
本文介绍了几种不同方式的文本分割工具和方法，提供了实用的代码示例，帮助读者更好地应对不同场景下的文本处理需求。读者可以进一步学习LangChain文档以掌握更多高级用法。
参考资料
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