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【RapidAI】P1 中文文本切割程序

10月前 作者：脚踏实地的大梦想家 分类：Toy博客 阅读(26) 违法举报

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了【RapidAI】P1 中文文本切割程序。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

基本信息

文件名： chinese_text_splitter.py
文件地址： E:\Code\Knowledge-QA-LLM\Knowledge-QA-LLM-main\knowledge_qa_llm\text_splitter\chinese_text_splitter.py
Author： @SWHL、@omahs
CSDN Author： me（脚踏实地的大梦想家）
Original Code： url

代码解析

相关包

import re
from pathlib import Path
from typing import List

re 正则表达式。在文本处理中，正则表达式可用于验证、搜索、提取和替换文本中的特定模式。

re.sub(pattern, replacement, string, count=0, flags=0)
# pattern：要被替换的字符串。
# replacement：要替换的字符串。
# string：被操作的字符串的名称。
# count（可选）：指定最大替换次数，默认为0，表示替换所有匹配项。
# flags（可选）：可以对字符串加以限制，比如忽略大小写等。

import re

text = "Hello, my name is Alice. Nice to meet you, Alice!"
new_text = re.sub(r'Alice', 'Bob', text)

>>> Hello, my name is Bob. Nice to meet you, Bob!

Path 负责路径，通过使用 Path 类，可以创建、连接、分解和操作文件系统路径，而无需直接使用字符串拼接或分割。

# 当前脚本文件的路径
Path(__file__)
# resolve()方法会返回规范化的绝对路径，解析出符号链接和相对路径，使其变为绝对路径
Path(__file__).resolve()
# root_dir为当前脚本的绝对路径下的上级目录的上级目录
root_dir = Path(__file__).resolve().parent.parent

List 用于表示一个列表类型。

# 表明函数的参数或返回值应该是一个字符串类型的列表
List[str]

获取 yaml 关键文件

root_dir = Path(__file__).resolve().parent.parent
config_path = root_dir / "config.yaml"
config = read_yaml(config_path)

上述代码获取了重要描述文件 config.yaml 文件的路径地址信息，然后通过 read_yaml() 函数读取到其中信息。关于 read_yaml() 函数的代码提取如下：

# 首先 read_yaml() 函数在 ..util.util.py 文件中
from ..utils.utils import read_yaml

# 提取出 read_yaml() 函数如下：
def read_yaml(yaml_path: Union[str, Path]):
    with open(str(yaml_path), "rb") as f:
        data = yaml.load(f, Loader=yaml.Loader)
    return data

上述代码讲打开 str 字符串类型的地址信息，或者 Path 对象的地址信息；通过代码读取到该地址文件，以二进制的形式返回读取到的结果。

类的构造函数

def __init__(
    self,
    pdf: bool = False,
    sentence_size: int = config.get("SENTENCE_SIZE"),
):
    self.pdf = pdf
    self.sentence_size = sentence_size

上述 __init__ 为类 ChineseTextSplitter 的构造函数；
pdf: bool = False 这是一个布尔型参数，默认为False。它用于表示文本是否来自PDF文档。如果设置为True，则表示文本来自PDF，否则为其他来源。
sentence_size: int = config.get("SENTENCE_SIZE")： 从 yaml 文件中获取 SENTENCE_SIZE 的值，作为 sentence_size 的默认值。

切分语句部分

特殊处理 PDF

切分语句 split_text 是定义在 ChineseTextSplitter 类中的一个成员方法，用于将输入的文本分割成句子的列表。

切分语句部分过长，将首先切分开介绍，附录附完整的切分函数代码；

def split_text(self, text: str) -> List[str]:  ##此处需要进一步优化逻辑
    if self.pdf:
        text = re.sub(r"\n{3,}", r"\n", text)
        text = re.sub("\s", " ", text)
        text = re.sub("\n\n", "", text)

text 为待分割的文本，字符串格式；
-> List[str] 是方法的返回类型标注，表示该方法返回一个字符串列表；
re.sub(r"\n{3,}", "\n", text) 将连续三个以上的换行符替换称为单个换行符；
re.sub("\s", " ", text) 将单个/连续的空白字符串替换为单个空格；
text = text.replace("\n\n", "") 将连续两个换行符移除；

重点切分

text = re.sub(r"([;；.!?。！？\?])([^”’])", r"\1\n\2", text)
text = re.sub(r'(\.{6})([^"’”」』])', r"\1\n\2", text)	# \.{6} 代表着连续6个英文点，作为英文中省略号
text = re.sub(r'(\…{2})([^"’”」』])', r"\1\n\2", text)  # 中文省略号……
text = re.sub(r'([;；!?。！？\?]["’”」』]{0,2})([^;；!?，。！？\?])', r"\1\n\2", text)	# 其目标与第一个相反，想要筛选出以及引号为结尾的字段。
text = text.rstrip()  # 段尾如果有多余的\n就去掉它

上述代码是本文，本函数的重点部分，总结来说，就是运用 re.sub() 函数将句子按照标点的方式分割；详细阐述如下：

re.sub(r"([;；.!?。！？\?])([^”’])", r"\1\n\2", text) 重点部分拆分：

  1. 第一个捕获组：([;；.!?。！？\?])
    该部分是一个字符类，包含中英文分号，中英文句号，中英文感叹号以及中英文问号。该捕获组的作用为用来匹配句子分隔符。

  2. 第二个捕获组：([^”’])
    该部分是一个否定字符类，表示匹配除了有双引号与有单引号之外的任何字符。
    将第一个捕获组与第二个捕获组的结合，其意义在于筛选出：以第一个捕获组中字符类为结尾，且没有引号在其后的句子。（一定要注意其后，其前是另一种写法）
    e . g . e.g. e.g. 案例见替换模式后下述；

  3. 替换模式：\1\n\2
    如果捕获成功，即满足非引号作为结尾的句子，以字符类结尾，则使用替换模式。将句子通过换行分隔开。切分前的句子为 \1，加入换行符 \n，以及切分后的句子 \2

e . g . e.g. e.g.

import re

text = "你好吗？我很好！你想吃什么？“苹果。”她说。"
text = re.sub(r"([;；.!?。！？\?])([^”’])", r"\1\n\2", text)
print(text)

# 结果如下：
>>>你好吗？
我很好！
你想吃什么？
“苹果。”她说。

去除数组中空字符串

ls = [i for i in text.split("\n") if i]
# 将不为空的字符串保留在列表 ls 中。

若当前空字符串满足单句最大长度要求，则视为完成中文句子切分，返回 ls 数组。

再度切分后长度

在去除空元素后，通过调取 yaml 关键信息文件中的 SENTENCE_SIZE 属性信息，获取规定最长的单句文本长度。再根据长度进行判断，若超出规定范围，则需二次切分。

首先切分

切分除 。” 结尾的语句（逗号句号搭配引号）

for ele in ls:
    if len(ele) > self.sentence_size:
        ele1 = re.sub(r'([,，.]["’”」』]{0,2})([^,，.])', r"\1\n\2", ele)
        ele1_ls = ele1.split("\n")

其次切分

切分一个或多个连续的换行符 或 两个或多个连续的空格（后面可能跟随0到2个特定字符）后面紧跟一个非空白字符。然后在这两部分之间插入一个换行符。

for ele_ele1 in ele1_ls:
    if len(ele_ele1) > self.sentence_size:
        ele_ele2 = re.sub(r'([\n]{1,}| {2,}["’”」』]{0,2})([^\s])', r"\1\n\2", ele_ele1)		# 切分换行以及空格
        ele2_ls = ele_ele2.split("\n")

继续切分

切分查找一个0到2个特定字符后面跟着的空格，然后紧随一个非空格字符。在这两部分之间插入一个换行符。

然后将会找到 ele2_ls 列表中的元素 ele_ele2，然后用 ele_ele3 字符串中的多个行替换它。

for ele_ele2 in ele2_ls:
    if len(ele_ele2) > self.sentence_size:
        ele_ele3 = re.sub('( ["’”」』]{0,2})([^ ])', r"\1\n\2", ele_ele2)
        ele2_id = ele2_ls.index(ele_ele2)
		ele2_ls = (ele2_ls[:ele2_id] + [i for i in ele_ele3.split("\n") if i] + ele2_ls[ele2_id + 1 :])

替换超长字符

ele_id = ele1_ls.index(ele_ele1)
ele1_ls = (ele1_ls[:ele_id] + [i for i in ele2_ls if i] + ele1_ls[ele_id + 1 :])

id = ls.index(ele)
ls = ls[:id] + [i.strip() for i in ele1_ls if i] + ls[id + 1 :]

至此为止，数组 ls 中所有字符全部都符号长度标准。

附录

附录一：完整代码

import re
from pathlib import Path
from typing import List
from ..utils.utils import read_yaml

root_dir = Path(__file__).resolve().parent.parent
config_path = root_dir / "config.yaml"
config = read_yaml(config_path)

class ChineseTextSplitter:
    def __init__(
        self,
        pdf: bool = False,
        sentence_size: int = config.get("SENTENCE_SIZE"),
    ):
        self.pdf = pdf
        self.sentence_size = sentence_size

    def split_text(self, text: str) -> List[str]:  ## 此处需要进一步优化逻辑
        if self.pdf:
            text = re.sub(r"\n{3,}", r"\n", text)
            text = re.sub("\s", " ", text)
            text = re.sub("\n\n", "", text)

        text = re.sub(r"([;；.!?。！？\?])([^”’])", r"\1\n\2", text)
        text = re.sub(r'(\.{6})([^"’”」』])', r"\1\n\2", text)
        text = re.sub(r'(\…{2})([^"’”」』])', r"\1\n\2", text)
        text = re.sub(r'([;；!?。！？\?]["’”」』]{0,2})([^;；!?，。！？\?])', r"\1\n\2", text)
        text = text.rstrip()

        ls = [i for i in text.split("\n") if i]
        for ele in ls:
            if len(ele) > self.sentence_size:
                ele1 = re.sub(r'([,，.]["’”」』]{0,2})([^,，.])', r"\1\n\2", ele)
                ele1_ls = ele1.split("\n")
                for ele_ele1 in ele1_ls:
                    if len(ele_ele1) > self.sentence_size:
                        ele_ele2 = re.sub(
                            r'([\n]{1,}| {2,}["’”」』]{0,2})([^\s])', r"\1\n\2", ele_ele1
                        )
                        ele2_ls = ele_ele2.split("\n")
                        for ele_ele2 in ele2_ls:
                            if len(ele_ele2) > self.sentence_size:
                                ele_ele3 = re.sub(
                                    '( ["’”」』]{0,2})([^ ])', r"\1\n\2", ele_ele2
                                )
                                ele2_id = ele2_ls.index(ele_ele2)
                                ele2_ls = (
                                    ele2_ls[:ele2_id]
                                    + [i for i in ele_ele3.split("\n") if i]
                                    + ele2_ls[ele2_id + 1 :]
                                )
                        ele_id = ele1_ls.index(ele_ele1)
                        ele1_ls = (
                            ele1_ls[:ele_id]
                            + [i for i in ele2_ls if i]
                            + ele1_ls[ele_id + 1 :]
                        )

                id = ls.index(ele)
                ls = ls[:id] + [i.strip() for i in ele1_ls if i] + ls[id + 1 :]
        return ls

附录二：可继续思考问题

可继续思考的问题：

  1. 是否可以优化上述代码中对于长度的限制；
  2. 为什么要对长度进行限制？长度限制可以调整吗？
  3. 怎样对重复性的ele2，ele1与ele3的限制？？

这些问题我们将在本系列博文最后的部分拓展讨论。

2023年9月5日
徐鸿铎 于 西直门文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-703932.html

到了这里，关于【RapidAI】P1 中文文本切割程序的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！

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