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:
- 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。
- 正则表达式(Regular Expression):一种用于匹配字符串中字符组合的模式。
- 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