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深入解析文本分割工具：utils.py

在自然语言处理（NLP）领域，文本分割是一个基础且关键的步骤。它涉及将长文本拆分成更小的单元，以便于进一步处理和分析。今天，我们将深入探讨一个名为 utils.py 的文本分割工具，它提供了多种文本分割方法，包括按字符、按句子、按特定分隔符等。这些方法在处理不同类型的文本时尤为有用，因为它们可以帮助我们更好地理解文本的结构和上下文。

前置知识

在深入了解 utils.py 之前，我们需要掌握以下几个概念：

1. 文本分割（Text Splitting）：将长文本拆分成更小的单元，如句子、段落或词语。
2. 正则表达式（Regular Expression）：一种用于匹配字符串中字符组合的模式。
3. NLTK（Natural Language Toolkit）：一个用于自然语言处理的Python库。

utils.py 的实现

utils.py 提供了多种文本分割方法，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：

import logging
from typing import Callable, List

from llama_index.core.node_parser.interface import TextSplitter

定义日志记录器

接下来，我们定义一个日志记录器，用于记录程序的运行信息：

logger = logging.getLogger(__name__)

定义文本分割函数

现在，我们定义一些文本分割函数，并为其添加必要的属性和方法：

def truncate_text(text: str, text_splitter: TextSplitter) -> str:
    """Truncate text to fit within the chunk size."""
    chunks = text_splitter.split_text(text)
    return chunks[0]

def split_text_keep_separator(text: str, separator: str) -> List[str