在Python中使用pytorch_pretrained_bert.BertTokenizerfrom_pretrained()生成中文标题

在Python中，我们可以使用pytorch_pretrained_bert库中的BertTokenizerfrom_pretrained函数来生成中文标题。下面是一个带有例子的代码：

import torch
from pytorch_pretrained_bert import BertTokenizer

# 加载预训练的BertTokenizer模型
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese')

# 原始文本
text = "这是一个例子"

# 使用tokenizer对文本进行分词
tokens = tokenizer.tokenize(text)

# 将分词结果转换为词索引
token_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens)

# 打印分词结果和词索引
print("分词结果：", tokens)
print("词索引：", token_ids)

输出结果类似于：

分词结果： ['这', '是', '一个', '例', '子']
词索引： [6821, 3221, 671, 4944, 4517]

在上面的代码中，我们首先加载了预训练的BertTokenizer模型，然后使用tokenizer.tokenize函数对给定的文本进行分词处理。然后，我们使用tokenizer.convert_tokens_to_ids将分词结果转换为词索引。最后，我们打印了分词结果和词索引。

请注意，你需要使用pip安装pytorch_pretrained_bert库，并确保已经下载了预训练的BertTokenizer模型。