使用BertModel()模型和pytorch_pretrained_bert.modeling库进行中文文本摘要生成

要使用BertModel()模型和pytorch_pretrained_bert.modeling库进行中文文本摘要生成，我们可以采用以下步骤：

1. 安装所需的库和模型：

pip install pytorch_pretrained_bert

下载中文预训练的Bert模型，例如bert-base-chinese，并解压到合适的目录。

2. 导入所需的库：

from pytorch_pretrained_bert import BertTokenizer, BertModel, BertForNextSentencePrediction
import torch

3. 加载预训练模型和tokenizer：

# 加载预训练模型
model = BertModel.from_pretrained('path_to_bert_model')

# 加载预处理器
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('path_to_bert_model', do_lower_case=True)

请将path_to_bert_model替换为在步骤1中解压的预训练模型的路径。

4. 处理输入文本：

text = "我是一名机器人助手。"
input_ids = torch.tensor([tokenizer.encode(text, add_special_tokens=True)])

我们通过tokenizer对输入的文本进行编码，同时加上了特殊的标记。

5. 使用Bert进行摘要生成：

# 获取Bert模型输出
_, pooled_output = model(input_ids)

# 在模型的输出上加上一层线性层进行摘要生成
summary_model = torch.nn.Linear(pooled_output.size(1), 2)

# 摘要生成
summary_logits = summary_model(pooled_output)

这里我们使用了Bert模型的CLS向量作为整个文本的表示，然后再通过一个全连接层进行摘要生成。

6. 解码生成的摘要：

# 获取预测结果
predicted_labels = torch.argmax(summary_logits, dim=1).tolist()

# 解码
decoded_labels = tokenizer.decode(predicted_labels[0])

我们将预测的标签解码回文本。

完整的代码示例如下：

from pytorch_pretrained_bert import BertTokenizer, BertModel
import torch

# 加载预训练模型
model = BertModel.from_pretrained('path_to_bert_model')

# 加载预处理器
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('path_to_bert_model', do_lower_case=True)

# 输入文本
text = "我是一名机器人助手。"
input_ids = torch.tensor([tokenizer.encode(text, add_special_tokens=True)])

# Bert摘要生成
_, pooled_output = model(input_ids)
summary_model = torch.nn.Linear(pooled_output.size(1), 2)
summary_logits = summary_model(pooled_output)

# 获取预测结果
predicted_labels = torch.argmax(summary_logits, dim=1).tolist()

# 解码
decoded_labels = tokenizer.decode(predicted_labels[0])

print(decoded_labels)

上述代码中的"path_to_bert_model"应替换为实际的预训练模型路径。同时，请注意模型的路径应适用于您的系统。

这是一个简单的应用pytorch_pretrained_bert库进行中文文本摘要生成的示例。您可以根据实际需求对其进行适当修改和调整。