大语言模型如何处理长文本？常用文本分割技术详解
为什么需要文本分割？
- 引言：为什么需要文本分割？
- 一、基础文本分割方法
- 1. 按段落分割（Paragraph Splitting）
- 2. 按句子分割（Sentence Splitting）
- 二、高级文本分割策略
- 3. 重叠分割（Sliding Window）
- 4. 递归分割（Recursive Splitting）
- 三、生产级工具推荐
- 5. 使用LangChain的TextSplitter
- 6. 按Token精确分割（适用于GPT等模型）
- 四、如何选择分割方法？
- 结语
引言：为什么需要文本分割？
在自然语言处理（NLP）领域，大语言模型（如GPT、BERT等）通常有最大token限制（如2048、4096等）。当遇到长文档、书籍或复杂报告时，直接输入整个文本会超出模型限制。这时就需要文本分割技术（Text Splitting）将长文本切分成合理大小的片段。
本文将介绍几种常用的文本分割方法，并附上Python代码示例，帮助您选择最适合业务场景的方案。
一、基础文本分割方法
1. 按段落分割（Paragraph Splitting）
最简单的分割方式是按换行符\n分割，适用于格式规范的文本（如Markdown、Word文档）。
class ParagraphTextSplitter:<