探索递归字符文本分割器：从大文档到小块文本的技术

最新推荐文章于 2025-12-15 06:58:03 发布

原创最新推荐文章于 2025-12-15 06:58:03 发布 · 683 阅读

11 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#easyui #前端 #javascript #python

探索递归字符文本分割器：从大文档到小块文本的技术

在处理文本数据时，常常需要将大块文本切割成更小的部分，以便于后续的处理或者分析。在这篇文章中，我们将介绍一种强大的文本分割技术——递归字符文本分割器（Recursive Character Text Splitter）。这种方法通过递归地使用字符列表进行文本分割，能够有效保持文本的语义完整性。

1. 引言

文本分割是自然语言处理中的一个重要任务。典型的分割方法是基于特定的分隔符来拆分文本，比如句子或段落。然而，简单的分割可能会破坏文本的语义关联，尤其是在分割点选择不佳的情况下。递归字符文本分割器通过一系列的字符尝试进行分割，直到获得足够小的文块，这种方法在保持文本语义完整性方面表现出色。

2. 主要内容

2.1 分割原理

递归字符文本分割器的核心思想是根据一组预定义的字符顺序进行分割，默认字符集为 ["\n\n", "\n", " ", ""]。它依次使用这些字符进行分割，直到每个文块的大小小于设定的最大值。这种方法在大多数情况下能保持段落、句子、甚至是单词的完整性。

2.2 参数设置

chunk_size: 每个文块的最大字符串长度。
chunk_overlap: 相邻文块之间的重叠字符数，确保文本在分块时不丢失重要信息。
length_function: 用于计算文块长度的函数，通常是len。
is_separator_regex: 指定分隔符是否使用正则表达式。

2.3 特殊文本处理

对于没有明确词边界的语言（如中文、日文、泰文），默认分隔符可能导致词语分割不当。可以通过添加特定的分隔符，如全角标点符号、零宽空格等，来解决这个问题。

3. 代码示例

以下是一个使用 RecursiveCharacterTextSplitter 分割文本的完整示例：

%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()

text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(
    chunk_size=100,  # 设置较小的分块大小以示例
    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
    ]
)
texts = text_splitter.create_documents([state_of_the_union])
print(texts[0])
print(texts[1])

上述代码展示了如何使用不同的分隔符来处理复杂文本，并生成文档块以用于后续处理。

4. 常见问题和解决方案

问题：文本分割不当导致语义丢失？
解决方案：调整 chunk_overlap 的大小，确保重要的语境信息不被遗漏。
问题：某些地区访问API不稳定？
解决方案：考虑使用API代理服务来改善访问稳定性，设置API端点时使用 {AI_URL}。
问题：非英语文本分割效果不佳？
解决方案：根据语言的特性调整 separators 列表，添加适合该语言的分隔符。

5. 总结与进一步学习资源

递归字符文本分割器是处理大文本的一种高效方法，特别是当需要保持文本语义关联时。通过灵活的参数设置和分隔符调整，它能适应多种语言和文本格式。对于更多详细信息和高级用法，可以参考以下资源：

6. 参考资料

文档分割技术的背景与应用：arXiv
LangChain 官方库：GitHub Repository

如果这篇文章对你有帮助，欢迎点赞并关注我的博客。您的支持是我持续创作的动力！

—END—