133 深入解析 SentenceWindowNodeParser：一种高效的文本节点解析器 llamaindex.core.node_parser.text.sentence_window.py

深入解析SentenceWindowNodeParser：一种高效的文本节点解析器

在自然语言处理（NLP）领域，文本解析是一个基础且关键的步骤。它涉及将文档拆分成更小的单元，以便于进一步处理和分析。今天，我们将深入探讨一种名为 SentenceWindowNodeParser 的文本节点解析器，它能够将文档拆分成句子，并在每个节点中包含前后句子的窗口信息。这种解析器在处理长文档时尤为有用，因为它可以帮助我们更好地理解上下文。

前置知识

在深入了解 SentenceWindowNodeParser 之前，我们需要掌握以下几个概念：

1. 节点（Node）：在NLP中，节点是文档的基本单元。它可以是一个句子、一个段落或一个词语。
2. 元数据（Metadata）：元数据是关于数据的数据，用于描述节点的额外信息。
3. 回调管理器（CallbackManager）：用于管理和调用回调函数，以便在特定事件发生时执行相应的操作。
4. Pydantic：一个用于数据验证和设置的Python库，常用于定义数据模型。

SentenceWindowNodeParser 的实现

SentenceWindowNodeParser 是一个基于 NodeParser 接口的类，它通过将文档拆分成句子并包含前后句子的窗口信息来创建节点。下面是其实现的详细解析：

导入必要的模块

首先，我们需要导入一些必要的模块和函数：

from typing import Any, Callable, List, Optional, Sequence
from llama_index.core.bridge.pydantic import Field
from llama_index.core.callbacks.base import CallbackManager
from llama_index.core.node_parser.interface import NodeParser
from llama_index.core.node_parser.node_utils import (
    build_nodes_from_splits,
    default_id_func,
)
from llama_index.core.node_parser.text.utils import split_by_sentence_tokenizer
from llama_index.core.schema import BaseNode, Document
from llama_index.core.utils import get_tqdm_iterable

定义默认参数

接下来，我们定义一些默认参数，这些参数将在类的初始化过程中使用：

DEFAULT_WINDOW_SIZE = 3
DEFAULT_WINDOW_METADATA_KEY = "window"
DEFAULT_OG_TEXT_METADATA_KEY = "original_text"

定义 SentenceWindowNodeParser 类

现在，我们定义 SentenceWindowNodeParser 类，并为其添加必要的属性和方法：

class SentenceWindowNodeParser(NodeParser):
    """Sentence window node parser.

    Splits a document into Nodes, with each node being a sentence.
    Each node contains a window from the surrounding sentences in the metadata.

    Args:
        sentence_splitter (Optional[Callable]): splits text into sentences
        include_metadata (bool): whether to include metadata in nodes
        include_prev_next_rel (bool): whether to include prev/next relationships
    """

    sentence_splitter: Callable[[str], List[str]] = Field(
        d