## ClassDef AliTextSplitter
**AliTextSplitter**: AliTextSplitter类的功能是对文本进行分割，特别是针对PDF文档或其他文本，可以选择是否使用文档语义分割模型进行更加精确的文本分割。

**属性**:
- `pdf`: 布尔值，指示是否对PDF文档进行特殊处理，默认为False。
- `**kwargs`: 接收可变数量的关键字参数，这些参数将传递给父类CharacterTextSplitter的构造函数。

**代码描述**:
AliTextSplitter类继承自CharacterTextSplitter类，提供了对文本进行分割的功能。在初始化时，可以通过`pdf`参数指定是否对PDF文档进行特殊处理。如果`pdf`为True，会对文本进行预处理，包括合并多余的换行符和空格，以及移除连续的换行符，以便于后续的文本分割处理。

在`split_text`方法中，首先根据`pdf`参数的值对文本进行预处理。然后尝试导入`modelscope.pipelines`模块，如果导入失败，会抛出`ImportError`异常，提示用户需要安装`modelscope`包。

使用`modelscope.pipelines`的`pipeline`函数创建一个文档分割任务，模型选择为`damo/nlp_bert_document-segmentation_chinese-base`，并指定设备为CPU。通过调用`pipeline`对象的方法对文本进行分割，得到的结果是一个包含分割后文本的列表。

**注意**:
- 使用此类之前，需要确保已安装`modelscope`包，特别是如果要进行文档语义分割，需要安装`modelscope[nlp]`。
- 文档语义分割模型`damo/nlp_bert_document-segmentation_chinese-base`是基于BERT的中文文档分割模型，对于中文文本有较好的分割效果。
- 在低配置的GPU环境下，由于模型较大，建议将设备设置为CPU进行文本分割处理，以避免可能的性能问题。

**输出示例**:
```python
['这是第一段文本。', '这是第二段文本，包含多个句子。', '这是第三段文本。']
```
此输出示例展示了`split_text`方法返回的分割后的文本列表，每个元素代表文档中的一段文本。
### FunctionDef __init__(self, pdf)
**__init__**: 此函数的功能是初始化AliTextSplitter类的实例。

**参数**:
- `pdf`: 一个布尔值，用于指定是否处理PDF文件，默认值为False。
- `**kwargs`: 接收一个可变数量的关键字参数，这些参数将传递给父类的初始化方法。

**代码描述**:
此初始化函数是`AliTextSplitter`类的构造函数，用于创建类的实例时设置初始状态。它接受一个名为`pdf`的参数和多个关键字参数`**kwargs`。`pdf`参数用于指示`AliTextSplitter`实例是否将用于处理PDF文件，其默认值为False，表示默认不处理PDF文件。如果需要处理PDF文件，则在创建`AliTextSplitter`实例时将此参数设置为True。

此外，通过`**kwargs`参数，此函数支持接收额外的关键字参数，这些参数不在函数定义中直接声明。这些额外的参数通过`super().__init__(**kwargs)`语句传递给父类的初始化方法。这种设计允许`AliTextSplitter`类在不修改其构造函数签名的情况下，灵活地扩展或修改其父类的行为。

**注意**:
- 在使用`AliTextSplitter`类时，应根据实际需求决定是否将`pdf`参数设置为True。如果您的应用场景中需要处理PDF文件，则应将此参数设置为True。
- 通过`**kwargs`传递给父类的参数应确保与父类的初始化方法兼容，避免传递无效或不相关的参数，以免引发错误。
***
### FunctionDef split_text(self, text)
**split_text**: 该函数的功能是对文本进行语义分割。

**参数**:
- text: 需要进行分割的文本，数据类型为字符串（str）。

**代码描述**:
`split_text`函数主要用于对给定的文本进行语义上的分割。它首先检查是否存在`self.pdf`属性，如果存在，会对文本进行预处理，包括合并过多的换行符、将所有空白字符替换为单个空格以及删除连续的换行符。这一步骤旨在清理PDF文档中常见的格式问题，以便于后续的文档分割。

接下来，函数尝试导入`modelscope.pipelines`模块，该模块提供了一个`pipeline`函数，用于加载并执行特定的NLP任务。如果导入失败，会抛出`ImportError`异常，提示用户需要安装`modelscope`包。

在成功导入`modelscope.pipelines`后，函数使用`pipeline`函数创建一个文档分割任务，指定使用的模型为`damo/nlp_bert_document-segmentation_chinese-base`，并将计算设备设置为CPU。这个模型基于BERT，由阿里巴巴达摩院开源，专门用于中文文档的语义分割。

最后，函数将输入文本传递给模型进行分割，并将分割结果（一个包含分割后文本的列表）返回。分割结果是通过将模型输出的文本按`\n\t`分割，并过滤掉空字符串后得到的。

**注意**:
- 使用该函数前，需要确保已经安装了`modelscope[nlp]`包。可以通过执行`pip install "modelscope[nlp]" -f https://modelscope.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/releases/repo.html`来安装。
- 由于使用了基于BERT的模型进行文档分割，对计算资源有一定要求。默认情况下，模型会在CPU上运行，但如果有足够的GPU资源，可以通过修改`device`参数来加速计算。

**输出示例**:
```python
['欢迎使用文档分割功能', '这是第二段文本', '这是第三段文本']
```
此输出示例展示了`split_text`函数处理后的结果，其中输入文本被分割成了三段，每段文本作为列表的一个元素返回。
***