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import re | |
from typing import List, Optional, Any | |
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter | |
import logging | |
logger = logging.getLogger(__name__) | |
def _split_text_with_regex_from_end( | |
text: str, separator: str, keep_separator: bool | |
) -> List[str]: | |
# Now that we have the separator, split the text | |
if separator: | |
if keep_separator: | |
# The parentheses in the pattern keep the delimiters in the result. | |
_splits = re.split(f"({separator})", text) | |
splits = ["".join(i) for i in zip(_splits[0::2], _splits[1::2])] | |
if len(_splits) % 2 == 1: | |
splits += _splits[-1:] | |
# splits = [_splits[0]] + splits | |
else: | |
splits = re.split(separator, text) | |
else: | |
splits = list(text) | |
return [s for s in splits if s != ""] | |
class ChineseRecursiveTextSplitter(RecursiveCharacterTextSplitter): | |
def __init__( | |
self, | |
separators: Optional[List[str]] = None, | |
keep_separator: bool = True, | |
is_separator_regex: bool = True, | |
**kwargs: Any, | |
) -> None: | |
"""Create a new TextSplitter.""" | |
super().__init__(keep_separator=keep_separator, **kwargs) | |
self._separators = separators or [ | |
"\n\n", | |
"\n", | |
"。|!|?", | |
"\.\s|\!\s|\?\s", | |
";|;\s", | |
",|,\s" | |
] | |
self._is_separator_regex = is_separator_regex | |
def _split_text(self, text: str, separators: List[str]) -> List[str]: | |
"""Split incoming text and return chunks.""" | |
final_chunks = [] | |
# Get appropriate separator to use | |
separator = separators[-1] | |
new_separators = [] | |
for i, _s in enumerate(separators): | |
_separator = _s if self._is_separator_regex else re.escape(_s) | |
if _s == "": | |
separator = _s | |
break | |
if re.search(_separator, text): | |
separator = _s | |
new_separators = separators[i + 1:] | |
break | |
_separator = separator if self._is_separator_regex else re.escape(separator) | |
splits = _split_text_with_regex_from_end(text, _separator, self._keep_separator) | |
# Now go merging things, recursively splitting longer texts. | |
_good_splits = [] | |
_separator = "" if self._keep_separator else separator | |
for s in splits: | |
if self._length_function(s) < self._chunk_size: | |
_good_splits.append(s) | |
else: | |
if _good_splits: | |
merged_text = self._merge_splits(_good_splits, _separator) | |
final_chunks.extend(merged_text) | |
_good_splits = [] | |
if not new_separators: | |
final_chunks.append(s) | |
else: | |
other_info = self._split_text(s, new_separators) | |
final_chunks.extend(other_info) | |
if _good_splits: | |
merged_text = self._merge_splits(_good_splits, _separator) | |
final_chunks.extend(merged_text) | |
return [re.sub(r"\n{2,}", "\n", chunk.strip()) for chunk in final_chunks if chunk.strip()!=""] | |
if __name__ == "__main__": | |
text_splitter = ChineseRecursiveTextSplitter( | |
keep_separator=True, | |
is_separator_regex=True, | |
chunk_size=50, | |
chunk_overlap=0 | |
) | |
ls = [ | |
"""中国对外贸易形势报告(75页)。前 10 个月,一般贸易进出口 19.5 万亿元,增长 25.1%, 比整体进出口增速高出 2.9 个百分点,占进出口总额的 61.7%,较去年同期提升 1.6 个百分点。其中,一般贸易出口 10.6 万亿元,增长 25.3%,占出口总额的 60.9%,提升 1.5 个百分点;进口8.9万亿元,增长24.9%,占进口总额的62.7%, 提升 1.8 个百分点。加工贸易进出口 6.8 万亿元,增长 11.8%, 占进出口总额的 21.5%,减少 2.0 个百分点。其中,出口增 长 10.4%,占出口总额的 24.3%,减少 2.6 个百分点;进口增 长 14.2%,占进口总额的 18.0%,减少 1.2 个百分点。此外, 以保税物流方式进出口 3.96 万亿元,增长 27.9%。其中,出 口 1.47 万亿元,增长 38.9%;进口 2.49 万亿元,增长 22.2%。前三季度,中国服务贸易继续保持快速增长态势。服务 进出口总额 37834.3 亿元,增长 11.6%;其中服务出口 17820.9 亿元,增长 27.3%;进口 20013.4 亿元,增长 0.5%,进口增 速实现了疫情以来的首次转正。服务出口增幅大于进口 26.8 个百分点,带动服务贸易逆差下降 62.9%至 2192.5 亿元。服 务贸易结构持续优化,知识密集型服务进出口 16917.7 亿元, 增长 13.3%,占服务进出口总额的比重达到 44.7%,提升 0.7 个百分点。 二、中国对外贸易发展环境分析和展望 全球疫情起伏反复,经济复苏分化加剧,大宗商品价格 上涨、能源紧缺、运力紧张及发达经济体政策调整外溢等风 险交织叠加。同时也要看到,我国经济长期向好的趋势没有 改变,外贸企业韧性和活力不断增强,新业态新模式加快发 展,创新转型步伐提速。产业链供应链面临挑战。美欧等加快出台制造业回迁计 划,加速产业链供应链本土布局,跨国公司调整产业链供应 链,全球双链面临新一轮重构,区域化、近岸化、本土化、 短链化趋势凸显。疫苗供应不足,制造业“缺芯”、物流受限、 运价高企,全球产业链供应链面临压力。 全球通胀持续高位运行。能源价格上涨加大主要经济体 的通胀压力,增加全球经济复苏的不确定性。世界银行今年 10 月发布《大宗商品市场展望》指出,能源价格在 2021 年 大涨逾 80%,并且仍将在 2022 年小幅上涨。IMF 指出,全 球通胀上行风险加剧,通胀前景存在巨大不确定性。""", | |
] | |
# text = """""" | |
for inum, text in enumerate(ls): | |
print(inum) | |
chunks = text_splitter.split_text(text) | |
for chunk in chunks: | |
print(chunk) | |