在Python中使用pytorch_pretrained_bert.BertTokenizerfrom_pretrained()随机生成中文标题的 实践

在Python中使用pytorch_pretrained_bert来随机生成中文标题的 实践可以分为以下几个步骤：

1. 安装所需的软件包

首先，需要安装pytorch_pretrained_bert软件包。可以使用以下命令来安装：

   !pip install pytorch_pretrained_bert
   

2. 导入所需的库和模块

   import random
   from pytorch_pretrained_bert import BertTokenizer, BertModel
   import torch
   

3. 加载预训练的BERT模型

   model_name = 'bert-base-chinese'  # BERT模型的名称
   tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name)
   model = BertModel.from_pretrained(model_name)
   model.eval()  # 设置模型为推断模式
   

4. 创建随机生成标题的函数

   def generate_title(sentence):
       tokenized_sentence = tokenizer.tokenize(sentence)  # 分词
       indexed_tokens = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokenized_sentence)  # 将词汇转换为索引
       segments_ids = [0] * len(tokenized_sentence)  # 初始化segment ids，全部为0
       tokens_tensor = torch.tensor([indexed_tokens])  # 转换为torch tensor
       segments_tensor = torch.tensor([segments_ids])  # 转换为torch tensor

       with torch.no_grad():
           encoded_layers, _ = model(tokens_tensor, segments_tensor)  # 得到BERT模型的最后一层输出
           sentence_embedding = encoded_layers[11].squeeze(0)  # 使用倒数第二层的输出作为句子向量

       sentence_embedding = sentence_embedding.mean(dim=0)  # 对所有词的向量取平均得到句子向量
       title_embedding = torch.randn_like(sentence_embedding)  # 随机生成一个标题的向量

       # 计算生成标题的相似度
       similarity = torch.cosine_similarity(sentence_embedding, title_embedding)
       similarity = similarity.item()

       return similarity
   

5. 使用随机生成标题的函数

   sentences = ["这是一个很好的例子", "这是一个很棒的教程", "Python编程是有趣的"]
   top_titles = []
   for sentence in sentences:
       similarity = generate_title(sentence)
       top_titles.append((sentence, similarity))

   # 按照相似度降序排序
   top_titles.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)

   # 打印出最相关的标题
   for title, similarity in top_titles:
       print(f'Sentence: {title}')
       print(f'Similarity: {similarity}')
       print('---')
   

这样，你就可以使用pytorch_pretrained_bert库来随机生成中文标题了。以上示例代码会对给定的句子进行分词、计算句子向量，并随机生成一个标题向量。然后，计算标题向量与句子向量之间的余弦相似度，并打印出与原句最相关的标题及其相似度。