使用pytorch_pretrained_bert.BertTokenizerfrom_pretrained()函数在Python中生成中文标题的示例

使用pytorch_pretrained_bert.BertTokenizer.from_pretrained()函数可以从预训练的BERT模型中加载预训练好的tokenizer。

下面是一个生成中文标题的示例：

from pytorch_pretrained_bert import BertTokenizer

# 加载中文BERT的tokenizer
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese')

# 中文标题示例
title = "你好，世界！"

# 对标题进行分词
tokens = tokenizer.tokenize(title)

# 输出分词结果
print(tokens)

这段代码中，首先通过BertTokenizer.from_pretrained()函数加载了预训练的BERT tokenizer。在这个例子中，我们使用了中文BERT模型，它的名称是bert-base-chinese。你可以根据实际情况选择其他的预训练的BERT模型，比如英文的bert-base-uncased。

接下来，我们定义了一个中文标题，即变量title，这个标题是"你好，世界！"。

然后，通过tokenizer.tokenize()函数对标题进行分词。这个函数会将标题切分成一个个的词语，并返回一个词语列表。在这个例子中，我们将"你好，世界！"分词成了["你", "好", "，", "世", "界", "！"]。你可以根据实际情况选择是否将标点符号作为一个独立的词语。

最后，我们打印了分词结果，即["你", "好", "，", "世", "界", "！"]。

希望这个例子能帮助到你！