可以尝试使用Hugging Face的Transformers库，它提供了许多预训练模型和分词工具，可以满足您的需求。
替代Langchain框架split的ModelScope框架和专注于分词的大模型
单元1：ModelScope框架
ModelScope是一个开源的机器学习框架，它提供了一系列的预训练模型和工具，可以帮助用户快速构建和部署机器学习应用，以下是一些使用ModelScope框架的理由：
预训练模型：ModelScope提供了大量的预训练模型，包括文本分类、命名实体识别、情感分析等，这些模型可以直接用于各种任务，无需从头开始训练。
易用性：ModelScope提供了一套简单易用的API，用户可以轻松地加载和使用预训练模型，ModelScope还提供了一些高级功能，如模型微调、模型评估等。
社区支持：ModelScope有一个活跃的社区，用户可以在社区中找到大量的教程和示例代码，帮助他们更好地理解和使用这个框架。
单元2：专注于分词的大模型
除了ModelScope框架，还有一些专注于分词的大模型可以作为Langchain框架split的替代方案，以下是一些常用的分词大模型：
BERT：BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种基于Transformer的预训练模型，它在自然语言处理任务中取得了显著的效果，BERT不仅可以进行分词，还可以进行词嵌入、命名实体识别、情感分析等多种任务。
XLNet：XLNet是另一种基于Transformer的预训练模型，它在BERT的基础上进行了改进，提高了模型的性能，XLNet也可以进行分词，并且在某些任务上的表现优于BERT。
RoBERTa：RoBERTa是Google发布的一种新的预训练模型，它在BERT的基础上进行了优化，提高了模型的性能，RoBERTa也可以进行分词，并且在许多任务上的表现都超过了BERT。
单元3：比较
以下是对ModelScope框架和专注于分词的大模型的比较：
| 特性 | ModelScope框架 | 专注于分词的大模型 |
| 功能 | 提供预训练模型和工具，支持多种任务 | 可以进行分词，也可以进行其他任务 |
| 易用性 | 提供API和高级功能，易于使用 | 需要一定的深度学习知识，使用起来可能较为复杂 |
| 社区支持 | 有活跃的社区和丰富的教程 | 社区相对较小，教程和资源较少 |
| 性能 | 取决于使用的预训练模型 | 通常比通用框架的性能更好 |
