text_field = Field(sequential=True, lower=True, tokenize='jieba')

对于中文文本，您可以使用`jieba`分词库来进行分词操作。请确保已经安装了`jieba`库。以下是修改后的示例代码：

import jieba
from torchtext.legacy.data import Field, TabularDataset

# 定义文本字段对象
text_field = Field(sequential=True, lower=True, tokenize=jieba.lcut)

# 从TabularDataset中构建词汇表
train_data, test_data = TabularDataset.splits(
    path='data_path',
    train='train.csv',
    test='test.csv',
    format='csv',
    fields=[('text', text_field)]
)

# 构建词汇表
text_field.build_vocab(train_data)

# 查看词汇表大小
vocab_size = len(text_field.vocab)
print("词汇表大小:", vocab_size)

在上述代码中，我们将`tokenize`参数设置为`jieba.lcut`，以使用`jieba`库进行中文分词。请确保已经正确安装了`jieba`库，并将其导入到代码中。

请注意，上述示例中仍然使用了torchtext的legacy模块，如果您使用的是较新的版本，请根据实际情况进行相应的调整。另外，如果您使用的是其他中文分词库，可以根据需要进行相应的修改。