利用pytorch_pretrained_bert.BertTokenizerfrom_pretrained()函数在Python中定义和生成中文标题的规范

在Python中使用pytorch_pretrained_bert库中的BertTokenizer类来定义和生成中文标题的规范。下面是一个示例代码：

import torch
from pytorch_pretrained_bert import BertTokenizer

# 加载预训练的BertTokenizer
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese')

# 定义一个函数，用于生成规范的中文标题
def generate_chinese_title(sentence):
    # 将输入的句子分词并添加特殊标记
    tokens = tokenizer.tokenize(sentence)
    tokens = ['[CLS]'] + tokens + ['[SEP]']
    
    # 将分词后的句子转换为对应的ID序列
    input_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens)
    
    # 将ID序列转换为PyTorch张量
    input_tensor = torch.tensor(input_ids).unsqueeze(0)
    
    # 使用预训练的BertTokenizer对输入张量进行编码
    encoded_layers, _ = bert_tokenizer_model(input_tensor)
    
    # 解码输出的张量，并将其转换为标题
    output = tokenizer.decode(encoded_layers.squeeze(), skip_special_tokens=True)
    
    return output

# 调用函数生成中文标题
sentence = "这是一个测试句子。"
chinese_title = generate_chinese_title(sentence)
print(chinese_title)

在上面的代码中，首先使用BertTokenizer.from_pretrained()函数加载了预训练的中文BERT模型的tokenizer。接下来，定义了一个generate_chinese_title()函数，该函数输入一个句子，然后将其分词并添加特殊标记，将分词后的句子转换为对应的ID序列，最后使用预训练的BertTokenizer对ID序列进行编码，并将其解码为中文标题。最后，通过调用generate_chinese_title()函数，可以生成给定输入句子的中文标题。