利用AllenNLP.data.instance生成随机中文标题的Python代码

以下是使用AllenNLP.data.instance生成随机中文标题的Python代码，同时附带使用例子：

import random
from allennlp.data.instance import Instance
from allennlp.data.fields import MetadataField, TextField
from allennlp.data.token_indexers import PretrainedTransformerIndexer
from allennlp.data.tokenizers import Token
from allennlp.data.tokenizers.pretrained_transformer_tokenizer import PretrainedTransformerTokenizer


def generate_random_title():
    # 中文标题的语料库
    corpus = ["我爱看电影", "今天天气很好", "新冠病毒疫苗研发取得重大突破", "中国男足再次无缘世界杯", "明星刘亦菲与鹿晗分手"]

    # 随机选择一个标题
    title = random.choice(corpus)

    # tokens和token_indexers是必要的参数，需要根据具体的transformer模型进行相应的配置
    tokenizer = PretrainedTransformerTokenizer(model_name="bert-base-chinese")
    token_indexers = {"tokens": PretrainedTransformerIndexer(model_name="bert-base-chinese")}

    tokens = tokenizer.tokenize(title)
    fields = {
        "tokens": TextField(tokens, token_indexers),
        "metadata": MetadataField({"title": title})
    }

    instance = Instance(fields)
    return instance


# 生成1000个随机中文标题示例
random_titles = [generate_random_title() for _ in range(1000)]

# 打印其中一部分示例
for instance in random_titles[:10]:
    print(instance.fields["metadata"]["title"])

上述代码中，首先定义了一个语料库corpus，里面包含了多个中文标题的示例。然后通过random.choice随机选择一个标题作为生成的随机标题。

接下来，我们使用PretrainedTransformerTokenizer和PretrainedTransformerIndexer来对所选择的标题进行分词和索引化。token_indexers需根据具体的transformer模型进行配置，此处使用了bert-base-chinese模型。

最后，我们将分词后的标题和原始标题存储在一个Instance对象中，并返回该实例作为生成的随机中文标题。

在使用例子中，我们生成了1000个随机中文标题，并打印其中的一部分标题。可以根据需要修改生成的数量和打印的数量。