使用pytorch_pretrained_bert.BertTokenizerfrom_pretrained()函数在Python中随机生成中文标题的实例

以下是使用pytorch_pretrained_bert.BertTokenizer.from_pretrained()函数随机生成中文标题的示例：

import pytorch_pretrained_bert
import random

# 预训练的BERT模型的路径
model_path = 'bert-base-chinese'

# 加载预训练的BERT模型的tokenizer
tokenizer = pytorch_pretrained_bert.BertTokenizer.from_pretrained(model_path)

# 中文标题的词汇表
vocab = ['中国', '时间', '新闻', '学校', '学生', '科学', '技术', '创新', '国际', '体育', '足球', '篮球', '乒乓球', '健康', '美食', '旅游']

# 随机生成中文标题示例
def generate_chinese_title():
    # 随机选择一个标题长度
    title_length = random.randint(3, 10)
    # 随机选择标题的词汇
    title_words = random.sample(vocab, title_length)
    # 构建标题文本
    title_text = ''.join(title_words)
    # 使用tokenizer将标题文本转换为BERT的输入
    input_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokenizer.tokenize(title_text))
    return title_text, input_ids

# 生成并打印10个随机中文标题示例
for _ in range(10):
    title, input_ids = generate_chinese_title()
    print('='*30)
    print('标题文本：', title)
    print('BERT输入：', input_ids)

运行以上代码将会生成并打印出10个随机的中文标题示例，每个示例包含标题文本和对应的BERT输入编码。 标题文本是从给定的中文词汇表中随机选择的，长度在3到10个词汇之间。BERT输入编码是tokenizer将标题文本转换为BERT输入所需的id序列。请注意，以上代码假设已安装了 pytorch_pretrained_bert 库，并且已下载了 'bert-base-chinese' 预训练的BERT模型。