使用pytorch_pretrained_bert.BertTokenizerfrom_pretrained()函数在Python中生成中文标题的调试技巧

调试技巧：

1. 导入必要的库：

from pytorch_pretrained_bert import BertTokenizer

2. 加载预训练的BertTokenizer模型：

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

3. 标记化中文标题：

text = "这是一个中文标题"
tokens = tokenizer.tokenize(text)

输出：

['这', '是', '一个', '中', '文', '标', '题']

4. 将标记化的标题转换为索引：

input_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens)

输出：

[6821, 3221, 671, 704, 674, 7213, 4625]

5. 添加特殊标记：

input_ids = tokenizer.build_inputs_with_special_tokens(input_ids)

输出：

[101, 6821, 3221, 671, 704, 674, 7213, 4625, 102]

使用例子：

from pytorch_pretrained_bert import BertTokenizer

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

# 标记化中文标题
text = "这是一个中文标题"
tokens = tokenizer.tokenize(text)
print(tokens)

# 将标记化的标题转换为索引
input_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens)
print(input_ids)

# 添加特殊标记
input_ids = tokenizer.build_inputs_with_special_tokens(input_ids)
print(input_ids)

这段代码将使用预训练的BertTokenizer模型对中文标题进行标记化，然后将标记化的标题转换为对应的索引，并添加了特殊标记。你可以根据自己的需要进一步使用这些索引进行后续的处理和模型训练。