前言
之所以写本文，源于以下两点
- 在此文《基于LangChain+LLM的本地知识库问答：从企业单文档问答到批量文档问答》的3.5节中，我们曾分析过langchain-chatchat项目中文本分割相关的代码，当时曾提到该项目中的文档语义分割模型为达摩院开源的：nlp_bert_document-segmentation_chinese-base (这是其论文)
- 在此文《知识库问答LangChain+LLM的二次开发：商用时的典型问题及其改进方案》中，我们再次提到，langchain-chatchat的默认分块大小是chunk_size：250 (详见configs/model_config.py，但该系统也有个可选项，可以选择达摩院开源的语义分割模型：nlp_bert_document-segmentation_chinese-base)
考虑到在RAG中，embedding和文档语义分割、段落分割都是绕不开的关键点，故本文重点梳理下各类典型的语义分割模型
- 一方面，更好的促进我司第三项目组知识库问答项目的进度
- 二方面，把我司在这个方向上的探索、经验一定程度的通过博客分享给大家(更多深入细节则见我司的大模型项目开发线上营)
第一部分 基于BERT的朴素文本切分方法
RAG场景下，目前比较常用的文本切块方法还都是基于策略的，例如大模型应用开发框架提供的RecursiveCharacterTextSplitter方法，定义多级分割符，用上一级切割符分割后的文本块如果还是超过最大长度限制，再用第二级切割符进一步切割
在预训练BERT模型过程中，为了让模型学到两个句子之间的关系，设计了一个二分类任务，同时向BERT中输入两个句子，预测第二个句子是否是第一个句子的下一句。基于这个原理，我们可以设计一种最朴素的文本切分方法，其中最小的切分单位是句子。
在完整的文本上，用滑动窗口的方式分别将相邻的两个句子输入到BERT模型中做二分类，如果预测分值较小，说明这两个句子之间的语义关系比较弱，可以作为一个文本切分点，示意图如下。然而，这种方法判断是否是文本切分点时只考虑了前后各一个句子，没有利用到距离更远位置的文本信息。此外，该方法的预测效率也相对较低。
第二部分 Cross-Segment模型
Lukasik等人在论文《Text Segmentation by Cross Segment Attention》提出了提出了Cross-Segment模型，该方法充分利用了更长的上下文信息，预测效率也有提升。首先，利用BERT模型分别获取每个句子的向量表示。然后，将连续的多个句子的向量表示同时输入到另一个BERT或LSTM模型中，一次性预测每个句子是否是文本分段的边界。论文提供的示意图如下。
Cross-Segment模型示意图
第三部分 阿里语义分割模型SeqModel
Cross-Segment模型对每个句子进行独立向量化，没有考虑更长的上下文信息，Zhang等人在论文《Sequence Model with Self-Adaptive Sliding Window for Efficient Spoken Document Segmentation》中提出的SeqModel进行了进一步改进。SeqModel利用BERT对多个句子同时编码，建模了更长的上下文之间依赖关系之后再计算句向量，最后预测每个句子后边是否进行文本分割。此外，该模型还使用了自适应滑动窗口方法，在在不牺牲准确性的情况下进一步加快推理速度。SeqModel的示意图如下所示。
SeqModel示意图
SeqModel模型权重已公开在魔搭社区上，支持中文，地址为：https://modelscope.cn/models/damo/nlp_bert_document-segmentation_chinese-base/summary，可通过如下代码使用：
from modelscope.outputs import OutputKeys
from modelscope.pipelines import pipeline
from modelscope.utils.constant import Tasks
p = pipeline(
task=Tasks.document_segmentation,
model='damo/nlp_bert_document-segmentation_chinese-base')
result = p(documents='......')
print(result[OutputKeys.TEXT])
