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如何通过字符递归拆分文本

这个文本拆分器是推荐用于通用文本的。它通过字符列表进行参数化。它尝试按顺序在这些字符上进行拆分,直到文本块足够小。默认列表为 ["\n\n", "\n", " ", ""]。这会尽量保持所有段落(然后是句子,接着是单词)尽可能地在一起,因为这些通常看起来是语义上最强相关的文本片段。

  1. 文本是如何拆分的:通过字符列表。
  2. 块大小是如何测量的:通过字符数。

下面我们展示示例用法。

要直接获取字符串内容,请使用 .split_text

要创建 LangChain Document 对象(例如,用于下游任务),请使用 .create_documents

%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(
# 设置一个非常小的块大小,仅用于展示。
chunk_size=100,
chunk_overlap=20,
length_function=len,
is_separator_regex=False,
)
texts = text_splitter.create_documents([state_of_the_union])
print(texts[0])
print(texts[1])
page_content='Madam Speaker, Madam Vice President, our First Lady and Second Gentleman. Members of Congress and'
page_content='of Congress and the Cabinet. Justices of the Supreme Court. My fellow Americans.'
text_splitter.split_text(state_of_the_union)[:2]
['Madam Speaker, Madam Vice President, our First Lady and Second Gentleman. Members of Congress and',
'of Congress and the Cabinet. Justices of the Supreme Court. My fellow Americans.']

让我们来看看上面为 RecursiveCharacterTextSplitter 设置的参数:

  • chunk_size:块的最大大小,大小由 length_function 决定。
  • chunk_overlap:块之间的目标重叠。重叠的块有助于减轻在块之间划分上下文时信息的丢失。
  • length_function:确定块大小的函数。
  • is_separator_regex:分隔符列表(默认为 ["\n\n", "\n", " ", ""])是否应被解释为正则表达式。

从没有词边界的语言中拆分文本

某些书写系统没有词边界,例如中文、日文和泰文。使用默认的分隔符列表 ["\n\n", "\n", " ", ""] 拆分文本可能会导致单词在块之间被拆分。为了保持单词的完整性,可以覆盖分隔符列表以包含额外的标点符号:

  • 添加 ASCII 句号 ".",Unicode 全宽 句号 ""(用于中文),以及 表意全句号 ""(用于日文和中文)
  • 添加在泰文、缅甸文、柬文和日文中使用的 零宽空格
  • 添加 ASCII 逗号 ",",Unicode 全宽逗号 "" 和 Unicode 表意逗号 ""
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(
separators=[
"\n\n",
"\n",
" ",
".",
",",
"\u200b", # Zero-width space
"\uff0c", # Fullwidth comma
"\u3001", # Ideographic comma
"\uff0e", # Fullwidth full stop
"\u3002", # Ideographic full stop
"",
],
# Existing args
)

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