分割文本的高级技巧：基于语义相似度的方法

引言

在处理自然语言处理任务时，分割文本是一项重要的技术。传统的分割方法通常基于字符数或句子数，但这些方法忽略了文本的语义信息。本文介绍了一种基于语义相似度的文本分割方法，帮助开发者更精确地分割具有复杂语义结构的文本。

主要内容

语义分割器的工作原理

语义分割器利用嵌入模型来计算文本的语义相似度。它首先将文本分割成句子，然后根据句子间的相似度进行分组和合并。如果相似度低于某个阈值，则进行分割。本文使用OpenAIEmbeddings模型进行嵌入。

安装依赖

在使用该方法之前，需要安装必要的依赖库：

!pip install --quiet langchain_experimental langchain_openai

加载示例数据

我们将使用“国情咨文”作为示例文本：

with open("state_of_the_union.txt") as f:
    state_of_the_union <