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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:
['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:
['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。