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北京做网站哪家好谷歌推广开户

wzjs 2025/7/24 0:23:03

北京做网站哪家好,谷歌推广开户,html做网站的原则,车工订单网站在之前的文章中我解释了把长文本切分成一句一句的小段（chunk），每一段尽量是一个完整的句子，而不是强行按字数截断。但是这个方法自己写会比较复杂，有很多处理这种场景的工具可以直接拿来用。下面就处理按句子切分…

在之前的文章中我解释了把长文本切分成一句一句的小段（chunk），每一段尽量是一个完整的句子，而不是强行按字数截断。但是这个方法自己写会比较复杂，有很多处理这种场景的工具可以直接拿来用。

下面就处理按句子切分文本、保留 token 对齐信息、**适配 tokenizer（如 BERT）**这种需求，有好用的工具库省去复杂的手动处理工作。下面我列出几个常用的工具库，并说明它们适合什么场景：

🔧 1. NLTK（自然语言工具包）

✅ 特点：

提供强大的句子切分工具（sent_tokenize）
适合英文，中文用起来需要配合其它工具

🔍 示例代码（英文）：

from nltk.tokenize import sent_tokenizetext = "Today is a good day. Let's go for a walk."
sentences = sent_tokenize(text)
print(sentences)
# 输出: ['Today is a good day.', "Let's go for a walk."]

🚫 局限：

中文切句不准确
不提供 token offset 信息（和 tokenizer 无法对齐）

🔧 2. spaCy

✅ 特点：

句子分割（Sentence Segmentation）精准
多语言支持
可获取 token 的位置信息（offset）

🔍 示例（英文）：

import spacynlp = spacy.load("en_core_web_sm")
doc = nlp("This is the first sentence. Here's the second.")for sent in doc.sents:print(sent.text, sent.start_char, sent.end_char)

🚫 局限：

中文支持一般（可用 spacy-zh、pkuseg 插件）
和 transformers 的 tokenizer 不一定对齐（除非特殊处理）

🔧 3. Stanza（Stanford NLP）

✅ 特点：

多语言支持，包括中文
分词、句子切分、词性、NER一站式搞定
可拿到每个 token 的原始文本位置

安装：

pip install stanza

示例：

import stanza
stanza.download('zh')  # 下载中文模型
nlp = stanza.Pipeline(lang='zh', processors='tokenize')
doc = nlp("今天天气很好。我们一起去公园吧！")for sentence in doc.sentences:print(sentence.text)

👍 优势：

中文分句表现好
保留原始 token 位置

🔧 4. transformers + jieba（中文分词）

当你用的是 HuggingFace 的 transformers 模型（如 BERT、LLaMA），推荐做法是结合中文分词器（如 jieba）先切句，再送 tokenizer。

import jieba
import redef cut_sent(text):return re.split('(?<=[。！？])', text)  # 保留句号text = "今天天气不错。我们一起去公园玩吧！好不好？"
sentences = cut_sent(text)
print(sentences)

🚫 局限：

只按标点切句，不如 NLP 库智能
没有 token 对齐位置信息（unless 自己配合 tokenizer 来计算）

🔧 5. textsplit / split_into_sentences（轻量工具）

一些轻量的工具库也可用，比如 textsplit，或者你可以使用 GitHub 上流行的 Python 函数（如 split_into_sentences）直接复制到项目中。

✅ 如果你想处理中文、对 tokenizer 精准对齐，还要用于 embedding、RAG，我推荐：

方案	说明
✅ `Stanza`	适合中文语料，支持 offset 提取
✅ `spaCy + zh_core_web_trf`	中文大模型句子切分（可调插件）
✅ 自己封装 tokenizer + offset_mapping（这段代码）	最精准，适配 HuggingFace 模型，推荐用于高质量任务
🔄 `jieba + re.split()`	简单好用，适合轻量应用场景

🔚 小结：选哪种工具取决于你的需求

场景	推荐工具
英文、快速开发	`nltk` / `spaCy`
中文、需要高质量切句	`Stanza` / `spaCy + zh plugin`
与 `transformers` tokenizer 结果严格对齐	自定义 tokenizer + offset 方案（这段代码）
不要求 offset，只想快速切句	`jieba` + 正则