中文文本摘要生成任务的实现流程与pytorch_pretrained_bert.modeling库的结合

中文文本摘要生成是一个非常有挑战性的任务，它要求从一个长文本中提取出几句或几段关键信息，以便概括文章的主题或内容。在这个任务中，我们可以使用预训练的BERT模型和pytorch_pretrained_bert库来进行实现。

下面是中文文本摘要生成任务的一般流程：

1. 数据预处理：首先，我们需要对原始文本进行预处理，包括分句、断词、去除停用词等操作。这些操作可以使用Python中的nltk或jieba等库来完成。

2. 数据准备：接下来，我们需要将预处理后的文本转化为模型可以处理的格式。在使用BERT模型时，我们可以将文本转化为token之后再进行编码。这一步骤可以使用pytorch_pretrained_bert库中的BertTokenizer来完成。

3. 构建模型：在使用pytorch_pretrained_bert库时，可以直接加载预训练好的BERT模型。我们可以使用其中的BertModel类来构建摘要生成模型。

4. 模型训练：对于中文文本摘要生成任务，我们可以将它看作是一个序列到序列的生成任务。可以使用pytorch的nn.Module类来定义模型，并使用pytorch_pretrained_bert库中的BertAdam优化器来进行模型训练。

5. 摘要生成：完成模型训练后，我们可以使用训练好的模型来生成摘要。我们可以通过给定一段文本作为输入，然后使用模型生成摘要。

下面是一个简单的使用例子，演示了如何使用pytorch_pretrained_bert库进行中文文本摘要生成：

import torch
from pytorch_pretrained_bert import BertTokenizer, BertModel, BertAdam

# 数据预处理
text = "这是一篇待摘要的长文本。"
# 这里可以使用nltk或jieba等库对text进行分句、断词等处理

# 数据准备
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese')
tokens = tokenizer.tokenize(text)
token_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens)
token_tensor = torch.tensor([token_ids])

# 模型构建
model = BertModel.from_pretrained('bert-base-chinese')

# 模型训练
optimizer = BertAdam(model.parameters(), lr=1e-5)
outputs = model(token_tensor)
loss = outputs[0]
loss.backward()
optimizer.step()

# 摘要生成
input_text = "这是一段待生成摘要的长文本。"
# 对input_text进行预处理，得到token_tensor
tokens = tokenizer.tokenize(input_text)
token_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens)
token_tensor = torch.tensor([token_ids])
outputs = model(token_tensor)
# 根据生成结果得到摘要
summary = tokenizer.convert_ids_to_tokens(outputs[1])

需要注意的是，这只是一个示例，实际应用中可能需要更复杂的模型结构、更多的数据预处理步骤以及更多的训练和调优过程。但通过这个例子，你可以了解到如何使用pytorch_pretrained_bert库进行中文文本摘要生成任务的实现。