处理混合语言文本的实践方案
常见挑战：技术文档常包含多种语言混排，传统分词器错误率较高。
prescription::
- Automatic detection mechanisms: Integration
from tokendagger.language import detect_span模块识别文本片段语言 - 混合处理模式：对代码片段启用
strict=False参数保留原始格式 - Customized rules: By
add_special_regex(r'$[a-z]+')添加领域特定模式
workflow::
- 预处理阶段：使用
text = normalize_mixed_content(raw_text)统一编码格式 - 分层处理：先按
detect_paragraph_lang()分段，再分别应用对应语言编码器 - 后处理合并：通过
merge_tokens()保证原始偏移量准确 - 验证结果：检查特殊符号（如$variable）是否被正确保留
This answer comes from the articleTokenDagger: High Performance Text Segmentation ToolThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 如何在多语言混合文本中实现高效分词？
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