利用preprocess_input()函数进行中文标题生成的Python代码

以下是利用preprocess_input()函数进行中文标题生成的Python代码：

import jieba
from transformers import RobertaTokenizer

# 初始化RobertaTokenizer
tokenizer = RobertaTokenizer.from_pretrained("hfl/chinese-roberta-wwm-ext")

# 定义preprocess_input()函数
def preprocess_input(text):
    # 对中文文本进行分词
    words = list(jieba.cut(text))
    # 将分词结果转换为IDs
    input_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(words)
    # 添加起始和结束标记
    input_ids = [tokenizer.cls_token_id] + input_ids + [tokenizer.sep_token_id]
    return input_ids

# 使用例子
text = "今日天气怎么样？"
input_ids = preprocess_input(text)
print(input_ids)

在上述代码中，我们首先导入了jieba和RobertaTokenizer两个库，jieba用于中文文本的分词，RobertaTokenizer则是Roberta模型的分词器。

代码中的preprocess_input()函数接收一个中文文本作为输入，首先使用jieba库对文本进行分词，得到分词后的词列表。然后，利用RobertaTokenizer的convert_tokens_to_ids()函数将词列表转换为对应的ID列表。最后，为了适配RoBERTa模型，我们添加了起始和结束标记。

接下来，我们给出一个使用例子，其中输入的中文文本为"今日天气怎么样？"。我们调用preprocess_input()函数对文本进行预处理，得到对应的ID列表。最后，打印输出得到的ID列表。

请注意，上面的代码示例中，RobertaTokenizer使用了hfl/chinese-roberta-wwm-ext这个预训练模型，你可以根据实际需要选择其他的预训练模型。另外，为了演示方便，使用了jieba作为中文分词工具，你也可以选择其他的中文分词工具。