利用bert.tokenizationFullTokenizer()对中文标题进行分词示例代码

下面是一个使用Bert的tokenizationFullTokenizer对中文标题进行分词的示例代码：

import tensorflow as tf
from bert import tokenization

# 定义BERT的vocab文件和精细化分词器
vocab_file = "/path/to/vocab.txt"
tokenizer = tokenization.FullTokenizer(vocab_file)

# 待分词的中文标题
title = "这是一个示例中文标题"

# 使用BERT分词器对标题进行编码
tokens = tokenizer.tokenize(title)
print("分词结果：", tokens)

# 将分词结果转换为BERT的输入特征
tokens = ["[CLS]"] + tokens + ["[SEP]"]
input_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens)
input_mask = [1] * len(input_ids)
segment_ids = [0] * len(input_ids)

# 将输入特征转换为模型输入的格式
input_ids = tf.constant([input_ids], dtype=tf.int32)
input_mask = tf.constant([input_mask], dtype=tf.int32)
segment_ids = tf.constant([segment_ids], dtype=tf.int32)

print("BERT输入特征：")
print("input_ids:", input_ids)
print("input_mask:", input_mask)
print("segment_ids:", segment_ids)

上述代码中，首先需要提供Bert的vocab文件路径，通过将该路径传递给tokenization.FullTokenizer进行初始化，从而创建一个中文BERT分词器。

接下来，可以使用分词器的tokenize方法对中文标题进行分词。分词的结果是一个词列表，例如["这", "是", "一个", "示例", "中文", "标题"]。

然后，可以将分词结果转换为BERT模型的输入特征。在BERT模型中，每个输入序列都以[CLS]和[SEP]为开头和结束标记。所以，在分词结果的首尾添加[CLS]和[SEP]标记，得到["[CLS]", "这", "是", "一个", "示例", "中文", "标题", "[SEP]"]。

接下来，可以将分词结果转换为BERT的输入特征，包括input_ids、input_mask和segment_ids。其中，input_ids是将词转换为对应的词索引，input_mask是用于屏蔽多余的填充标记，segment_ids用于区分不同句子的输入。

最后，将输入特征转换为模型接收的格式，即将其封装为tf.constant张量。

以上代码给出了一个基本的分词示例，可以根据具体需求进行修改和扩展。