Python中利用pytorch_pretrained_bert.BertTokenizerfrom_pretrained()函数生成中文标题的技巧

在使用pytorch_pretrained_bert库中的BertTokenizerfrom_pretrained()函数生成中文标题时，有一些技巧可以帮助我们获得更好的结果。以下是一些常用的技巧以及相应的使用例子。

1. 使用合适的预训练模型：

BertTokenizerfrom_pretrained()函数可以根据传入的参数来选择合适的预训练模型，例如'BertTokenizer.from_pretrained("bert-base-chinese")'来选择中文预训练模型。这样做可以确保生成的标题与中文语境更加相符。

示例代码：

from pytorch_pretrained_bert import BertTokenizer

tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("bert-base-chinese")

2. 分词：

在生成标题之前，我们需要对输入的句子进行分词操作，以便BertTokenizer可以将文本转换为对应的编码。可以使用tokenizer.tokenize()函数来完成分词操作。

示例代码：

sentence = "这是一个中文标题的例子"

tokens = tokenizer.tokenize(sentence)

3. 添加特殊标记：

BertTokenizerfrom_pretrained()函数生成的标题通常需要在句子的开头和结尾添加特殊的标记，以便Bert模型能够理解句子的开头和结尾位置。可以使用tokenizer.cls_token和tokenizer.sep_token获取这些特殊标记。

示例代码：

tokens = [tokenizer.cls_token] + tokens + [tokenizer.sep_token]

4. 将文本转换为索引：

BertTokenizerfrom_pretrained()函数生成的标题中的每个分词都需要转换为对应的索引，以便Bert模型能够对其进行处理。可以使用tokenizer.convert_tokens_to_ids()函数将分词转换为索引。

示例代码：

input_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens)

5. 添加padding：

在生成的标题中，每个句子可能具有不同的长度，为了使所有句子具有相同的长度，我们需要添加padding。可以使用tokenizer.convert_tokens_to_ids()函数将分词转换为索引。

示例代码：

from torch.nn.utils.rnn import pad_sequence

input_ids = pad_sequence([torch.tensor(input_ids)], batch_first=True)

6. 设置最大长度：

Bert模型对句子的最大长度有一定的限制，若句子长度超过限制，需要对其进行截断或者把句子拆分成多个句子。可以使用tokenizer.truncate_sequence_pair()函数对句子进行截断操作，tokenizer.convert_tokens_to_ids()可以将截断后的句子转换为对应的索引。

示例代码：

max_length = 512

input_ids = tokenizer.truncate_sequence_pair(input_ids, [], max_length)

7. 获得attention mask：

为了使Bert模型能够忽略padding部分的输入，我们需要生成对应的attention mask。可以使用tokenizer.get_attention_mask()函数来生成attention mask。

示例代码：

attention_mask = tokenizer.get_attention_mask(input_ids)

这些技巧可以帮助我们更好地应用pytorch_pretrained_bert库中的BertTokenizerfrom_pretrained()函数生成中文标题。使用这些技巧，我们可以获得更好的结果，并可以更好地适应中文语境。