使用pytorch_pretrained_bert.BertTokenizerfrom_pretrained()在Python中生成中文标题的方法

要使用pytorch_pretrained_bert库中的BertTokenizer来生成中文标题，首先需要安装该库。可以使用以下命令在Python中安装该库：

!pip install pytorch_pretrained_bert

安装完成后，可以使用以下代码来生成中文标题：

from pytorch_pretrained_bert import BertTokenizer

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

# 要生成标题的文本
text = "今天天气晴朗，适合出门游玩。"

# 分词
tokens = tokenizer.tokenize(text)
print(tokens)

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

上述代码示例中，加载了名为'bert-base-chinese'的预训练BertTokenizer。然后，通过tokenize()方法将文本分词，返回的结果存储在tokens变量中。接下来，可以使用convert_tokens_to_ids()方法将分词结果转换为词id，结果保存在token_ids变量中。通过打印tokens和token_ids的结果，可以查看分词和词id的输出。

注意：运行此示例代码需要已安装预训练的中文BERT模型。如果尚未安装模型，可以使用以下代码下载模型文件并保存在本地：

from pytorch_pretrained_bert import BertModel, BertTokenizer

# 下载预训练的中文BERT模型
BERT_MODEL_NAME = 'bert-base-chinese'
model = BertModel.from_pretrained(BERT_MODEL_NAME)
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(BERT_MODEL_NAME)

# 保存模型和tokenizer
model.save_pretrained('bert-base-chinese')
tokenizer.save_pretrained('bert-base-chinese')

此代码将下载预训练的中文BERT模型并保存在名为'bert-base-chinese'的文件夹中。