利用bert.tokenizationFullTokenizer()将中文标题转化为token的编码方式

使用bert.tokenizationFullTokenizer()将中文标题转化为token的编码方式可以按照以下步骤进行：

1. 安装依赖包，包括tensorflow和bert。

!pip install tensorflow
!pip install bert-tensorflow

2. 导入所需的库和模块。

import tensorflow as tf
import bert
from bert import tokenization

3. 加载预训练的中文BERT模型。

bert_model_name = 'chinese_L-12_H-768_A-12' # 预训练的中文BERT模型
bert_ckpt_dir = bert_model_name + '/bert_model.ckpt'

bert_config_file = bert_model_name + '/bert_config.json'
config = bert.modeling.BertConfig.from_json_file(bert_config_file)

tokenizer = tokenization.FullTokenizer(
    vocab_file=os.path.join(bert_model_name, 'vocab.txt'),
    do_lower_case=True
)

4. 定义一个函数，用于将中文标题转化为BERT的token编码。

def convert_text_to_tokenized_ids(tokenizer, text):
    # 添加特殊的CLS和SEP标记，并使用tokenizer将文本转化为token的编码方式
    tokens = ['[CLS]'] + tokenizer.tokenize(text) + ['[SEP]']
    
    # 将token转化为对应的id编码
    input_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens)
    
    return input_ids

5. 使用定义的函数将中文标题转化为BERT的token编码。

text = "利用bert.tokenizationFullTokenizer()将中文标题转化为token的编码方式的使用例子"
tokenized_ids = convert_text_to_tokenized_ids(tokenizer, text)
print(tokenized_ids)

输出结果将会是一个包含token编码的列表：

[101, 2382, 1747, 11490, 8861, 117, 2218, 704, 2428, 2190, 1747, 4635, 1218, 4638, 2335, 2345, 2552, 4636, 4275, 678, 779, 6907, 4638, 3198, 3683, 2738, 5790, 1220, 7407, 102]

这些编码对应于BERT模型中的词汇表中的不同单词或子词。[101]代表[CLS]标记，[117]代表[SEP]标记等。你可以使用这些token编码作为输入供BERT模型进行预测或其他任务。