pytorch_pretrained_bert.BertTokenizerfrom_pretrained()函数在Python中生成中文标题的快速方法

pytorch_pretrained_bert.BertTokenizer的from_pretrained()函数是一个用于生成预训练BERT模型 tokenizer 的方法。下面是一个使用该方法生成中文标题的快速方法的示例：

首先，在Python中安装pytorch_pretrained_bert库，如果已经安装则可以跳过此步骤。可以通过以下命令在终端中安装该库：

pip install pytorch_pretrained_bert

接下来，导入需要的库和模块：

from pytorch_pretrained_bert import BertTokenizer

然后，设置中文BERT模型的词典路径。可以从Hugging Face的模型库中选择一个中文BERT模型，并下载其预训练权重。

dict_path = 'path/to/chinese_bert_model/vocab.txt'

使用BertTokenizer的from_pretrained()函数生成 tokenizer 对象：

tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(dict_path)

最后，可以使用tokenizer对中文标题进行分词处理。以下是一个具体的使用例子：

title = "中文标题的示例"
tokens = tokenizer.tokenize(title)
print(tokens)

输出：

['中', '文', '标', '题', '的', '示', '例']

通过这个方法，我们可以快速而方便地使用已经预训练好的BERT tokenizer 对中文标题进行处理。这样我们就可以在后续的任务中使用分词后的词语作为输入。