semchunk

semchunk是一个快速轻量的Python库，用于将文本分割成语义有意义的块。

由于其复杂而高效的分块算法，semchunk在语义准确性上比langchain.text_splitter.RecursiveCharacterTextSplitter更优（参见工作原理🔍），同时也比semantic-text-splitter快90%以上（参见基准测试📊）。

安装📦

可以使用pip安装semchunk：

pip install semchunk

使用👩‍💻

以下代码片段演示了如何使用semchunk对文本进行分块：

import semchunk
from transformers import AutoTokenizer # `transformers`和`tiktoken`都不是必需的，
import tiktoken                        # 这里仅用于演示目的。

chunk_size = 2 # 这里使用较小的块大小仅用于演示。请注意，
               # 除非使用自定义token计数器，否则`semchunk`不会考虑特殊token，
               # 所以你可能需要将块大小减去tokenizer添加的特殊token数量。
text = 'The quick brown fox jumps over the lazy dog.'

# 如下所示，`semchunk.chunkerify`接受所有OpenAI模型名称、OpenAI `tiktoken`编码和
# Hugging Face模型（按此优先顺序），以及具有`encode()`方法的自定义tokenizer
#（如`tiktoken`、`transformers`和`tokenizers`的tokenizer），最后是任何能接受文本
# 并返回其token数量的函数。
chunker = semchunk.chunkerify('umarbutler/emubert', chunk_size) or \
          semchunk.chunkerify('gpt-4', chunk_size) or \
          semchunk.chunkerify('cl100k_base', chunk_size) or \
          semchunk.chunkerify(AutoTokenizer.from_pretrained('umarbutler/emubert'), chunk_size) or \
          semchunk.chunkerify(tiktoken.encoding_for_model('gpt-4'), chunk_size) or \
          semchunk.chunkerify(lambda text: len(text.split()), chunk_size)

# 生成的`chunker`可以处理单个文本或文本列表，分别返回块列表或块列表的列表。
assert chunker(text) == ['The quick', 'brown', 'fox', 'jumps', 'over the', 'lazy', 'dog.']
assert chunker([text], progress = True) == [['The quick', 'brown', 'fox', 'jumps', 'over the', 'lazy', 'dog.']]

# 如果你有大量文本需要分块，且速度是一个考虑因素，你也可以通过将`processes`设置为大于1的数值来启用多进程。
assert chunker([text], processes = 2) == [['The quick', 'brown', 'fox', 'jumps', 'over the', 'lazy', 'dog.']]

Chunkerify

def chunkerify(
    tokenizer_or_token_counter: str | tiktoken.Encoding | transformers.PreTrainedTokenizer | \
                                tokenizers.Tokenizer | Callable[[str], int],
    chunk_size: int = None,
    max_token_chars: int = None,
    memoize: bool = True,
) -> Callable[[str | Sequence[str], bool, bool], list[str] | list[list[str]]]:

chunkerify()构建一个分块器，将一个或多个文本分割成由指定tokenizer或token计数器确定大小的语义有意义的块。

tokenizer_or_token_counter可以是：tiktoken或transformers tokenizer的名称（优先考虑前者）；具有encode属性的tokenizer（例如tiktoken、transformers或tokenizers的tokenizer）；或返回输入token数量的token计数器。 chunk_size是一个块可能包含的最大令牌数。它默认为None，在这种情况下，它将被设置为与分词器的model_max_length属性相同的值（减去尝试对空字符串进行分词返回的令牌数），如果可能的话；否则将引发ValueError。

max_token_chars是一个令牌可能包含的最大字符数。它用于显著加快长输入的令牌计数。它默认为None，在这种情况下，要么不使用它，要么如果可能，将其设置为分词器词汇表中最长令牌的字符数，由token_byte_values或get_vocab方法确定。

memoize标志是否对令牌计数器进行记忆化。它默认为True。

此函数返回一个分块器，它接受单个文本或一系列文本，如果提供了单个文本，则返回最多chunk_size个令牌长的块列表，去除用于分割文本的任何空白；如果提供了多个文本，则返回块的列表列表，每个内部列表对应于所提供输入文本之一的块。

生成的分块器可以传递一个processes参数，指定在对多个文本进行分块时要使用的进程数。

还可以传递一个progress参数，如果设置为True并且传递了多个文本，将显示一个进度条。

从技术上讲，分块器将是semchunk.Chunker类的一个实例，以协助类型提示，尽管这应该不会影响其使用方式。

分块

def chunk(
    text: str,
    chunk_size: int,
    token_counter: Callable,
    memoize: bool = True,
) -> list[str]

chunk()函数将文本分割成语义上有意义的块，大小由提供的令牌计数器确定。

text是要分块的文本。

chunk_size是一个块可能包含的最大令牌数。

token_counter是一个可调用对象，它接受一个字符串并返回其中的令牌数。

memoize标志是否对令牌计数器进行记忆化。它默认为True。

此函数返回最多chunk_size个令牌长的块列表，去除用于分割文本的任何空白。

工作原理 🔍

semchunk通过递归分割文本，直到所有结果块等于或小于指定的块大小。具体而言，它：

使用可能的最具语义意义的分割器分割文本；
递归分割结果块，直到产生一组等于或小于指定块大小的块；
将任何小于块大小的块重新合并，直到达到块大小；
将任何非空白分割器重新附加到块的末尾（除最后一个块外），如果这样做不会使块超过块大小，否则将非空白分割器作为单独的块添加。

为确保块在语义上尽可能有意义，semchunk按以下优先顺序使用以下分割器：

最大的换行符（\n）和/或回车符（\r）序列；
最大的制表符序列；
最大的空白字符序列（由正则表达式的\s字符类定义）；
句子终止符（.、?、!和*）；
子句分隔符（;、,、(、)、[、]、"、"、'、'、'、"和`）；
句子中断符（:、—和…）；
单词连接符（/、\、–、&和-）；
所有其他字符。

基准测试 📊

在一台配备Ryzen 3600、64 GB RAM、Windows 11和Python 3.11.9的台式机上，semchunk花费6.69秒将NLTK的Gutenberg语料库中的每个样本分割成512个令牌长的块，使用GPT-4的分词器（作为参考，该语料库包含18个文本和3,001,260个令牌）。相比之下，semantic-text-splitter需要116.48秒将相同的文本分割成512个令牌长的块——差异为94.26%。

用于对semchunk和semantic-text-splitter进行基准测试的代码可在此处获得。

许可证 📄

该库根据MIT许可证授权。