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ClassDef ChineseTextSplitter

ChineseTextSplitter: 该类的功能是对中文文本进行分句处理，特别优化了对PDF文本的处理以及长句的分割。

属性:

• pdf: 布尔值，指示是否对PDF文本进行特殊处理，默认为False。
• sentence_size: 整数，定义了句子的最大长度，超过这个长度的句子将被进一步分割，默认值为250。

代码描述: ChineseTextSplitter类继承自CharacterTextSplitter，专门用于处理中文文本的分句。它提供了两个主要的方法：split_text1和split_text，用于不同的分句逻辑。

• split_text1方法主要处理PDF文本，通过正则表达式去除多余的换行和空格，然后使用特定的分句符号进行分句。这个方法适用于简单的分句需求。
• split_text方法提供了更复杂的分句逻辑，不仅处理PDF文本的特殊格式，还对长句进行了细致的分割处理。它首先使用标点符号进行初步分句，然后针对超过sentence_size属性定义的长度的句子，进行进一步的分割，确保每个句子的长度都不会超过设定的最大值。

这两个方法共同支持了对中文文本的高效和灵活的分句处理，特别是在处理PDF来源的文本和长句时，展现了很好的适应性和精确性。

注意:

• 在使用split_text方法进行文本分割时，应注意sentence_size属性的设置，以避免过长或过短的句子影响后续处理。
• 对于PDF文本，建议开启pdf属性，以获得更好的分句效果。
• 此类的分句规则主要基于中文标点符号，对于包含大量英文或其他特殊格式文本的处理可能需要额外的调整。

输出示例:

splitter = ChineseTextSplitter(pdf=True, sentence_size=250)
text = "这是一个测试文本。这个文本包含多个句子，用于测试。"
result = splitter.split_text(text)
print(result)

假设输出为:

["这是一个测试文本。", "这个文本包含多个句子，用于测试。"]

这个示例展示了如何使用ChineseTextSplitter类对一个包含两个句子的文本进行分割，得到一个句子列表作为输出。

FunctionDef init(self, pdf, sentence_size)

init: 该函数用于初始化ChineseTextSplitter类的实例。

参数:

• pdf: 一个布尔值，用于指定是否处理PDF文件，默认为False。
• sentence_size: 一个整数，用于指定句子的最大长度，默认为250。
• **kwargs: 接收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: __init__方法是ChineseTextSplitter类的构造函数，用于创建类的实例时初始化其属性。它接收三个参数：pdf、sentence_size和**kwargs。pdf参数用于指示是否处理PDF文件，其默认值为False，表示默认不处理PDF文件。sentence_size参数用于指定分割文本时每个句子的最大长度，默认值为250个字符。**kwargs是一个可变关键字参数，允许传递额外的参数给父类的构造函数，这在类的继承体系中非常有用，以确保父类也能被正确初始化。

在方法体内，首先通过super().__init__(**kwargs)调用父类的构造函数，确保父类的初始化逻辑得到执行。然后，将pdf和sentence_size参数的值分别赋值给实例变量self.pdf和self.sentence_size，这样在类的其他方法中就可以通过这些实例变量访问到这些值了。

注意:

• 在使用ChineseTextSplitter类时，应根据实际需求设置pdf和sentence_size参数。如果需要处理的是PDF文件，则应将pdf参数设置为True。
• sentence_size参数应根据目标文本的特性和处理需求来调整，以达到最佳的文本分割效果。
• 通过**kwargs传递给父类的参数应确保与父类的构造函数兼容，避免传递无效或错误的参数。

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FunctionDef split_text1(self, text)

split_text1: 此函数的功能是对中文文本进行分句处理。

参数:

• text: 需要分句处理的文本，类型为字符串。

代码描述: split_text1 函数首先检查对象是否有 pdf 属性。如果有，它会对文本进行预处理，包括将连续三个或更多的换行符替换为单个换行符、将所有空白字符替换为单个空格，并删除连续的两个换行符。这些预处理步骤旨在简化文本结构，为分句做准备。

接下来，函数使用正则表达式定义了一个分句模式 sent_sep_pattern，该模式能够识别中文文本中的句子结束标志，包括常见的中文标点符号（如句号、问号、感叹号等）及其后可能跟随的引号。这个模式是分句的核心，它能够准确地识别出句子的边界。

函数接着通过 sent_sep_pattern.split(text) 方法将文本分割成多个片段。然后，它遍历这些片段，根据片段是否匹配分句模式来决定是将片段添加到新句子中，还是作为一个新句子独立出来。这个过程最终生成了一个句子列表 sent_list，包含了文本中所有独立的句子。

注意:

• 该函数假设输入的文本是中文，并且特别针对中文标点进行了分句处理。如果输入的文本不是中文，或者使用了非中文的标点符号，分句的效果可能不理想。
• 函数的分句效果受正则表达式 sent_sep_pattern 的准确性影响，可能需要根据具体的文本内容调整正则表达式以达到最佳效果。

输出示例: 假设输入文本为："今天天气真好。我们去公园玩吧！你同意吗？"，函数的返回值可能如下：

["今天天气真好。", "我们去公园玩吧！", "你同意吗？"]

这个示例展示了如何将包含多个句子的文本分割成单独的句子列表，每个句子作为列表的一个元素。

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FunctionDef split_text(self, text)

split_text: 此函数的功能是将文本分割成句子列表。

参数:

• text: 需要分割的文本，类型为字符串。

代码描述: 此函数首先检查是否存在pdf属性，如果存在，则对文本进行预处理，包括合并多余的换行符、将所有空白字符替换为单个空格以及删除连续的换行符。接下来，函数使用正则表达式对文本进行分句处理。这包括处理单字符断句符（如句号、问号等）、英文和中文的省略号，并考虑双引号后的终止符作为句子的结束。此外，如果段落末尾有多余的换行符，也会被去除。

对于超过设定句子长度（self.sentence_size）的文本，函数进一步细化分割逻辑，包括对逗号、句号后的文本进行分割，以及处理连续的空格或换行符。这一过程可能会递归进行，以确保没有任何单个句子超过设定的长度限制。

最后，函数返回一个列表，其中包含分割后的所有句子，且每个句子都不为空且长度不超过设定的句子大小。

注意:

• 函数的分句逻辑主要基于中文文本的特点，但也适用于包含英文句号、逗号等标点的文本。
• 对于特殊格式的文本（如PDF文档中的文本），可能需要先进行预处理以优化分句效果。
• 分句的精确度受正则表达式的设计影响，可能需要根据实际文本内容调整正则表达式以达到最佳效果。

输出示例: 假设self.sentence_size设定为100，对于输入文本：

"这是第一句。这是第二句，包含，逗号。这是一个超过设定长度的句子，因此需要被进一步分割。"

函数可能返回如下列表：

["这是第一句。", "这是第二句，包含，逗号。", "这是一个超过设定长度的句子，", "因此需要被进一步分割。"]

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