使用bert.tokenizationFullTokenizer()对中文标题做tokenization的工具介绍

bert.tokenizationFullTokenizer是一个用于对中文文本进行分词的工具，它内部使用了BERT模型的词汇表，可以将输入的中文文本切分成一个个的token，方便进行后续的处理和分析。

使用这个工具的第一步是安装bert-tensorflow库，该库提供了许多与BERT模型相关的功能。可以使用以下命令在Python环境中安装该库：

!pip install bert-tensorflow

安装完成后，就可以使用bert.tokenizationFullTokenizer进行中文分词了。下面是一个使用示例：

import tensorflow as tf
from bert import tokenization

# 加载BERT模型的词汇表
vocab_file = 'path_to_bert_vocab_file'
tokenizer = tokenization.FullTokenizer(vocab_file)

# 输入中文标题
title = '这是一个中文标题'

# 对标题进行分词
tokens = tokenizer.tokenize(title)

# 输出分词结果
print(tokens)

上述代码中，实例化了tokenization.FullTokenizer类，并传入BERT模型的词汇表文件的路径。然后，可以使用tokenizer的tokenize方法对中文标题进行分词。这个方法会将标题切分成一个个的token，并返回一个由token组成的列表。

在上述示例中，输入的标题是'这是一个中文标题'，输出的分词结果为['这', '是', '一', '个', '中', '文', '标', '题']。可以看到，字符串被切分成了一个个的汉字，在BERT模型中，每个汉字通常被视为一个token。

同时，这个工具还提供了将tokens转换为id的方法，方便在模型中进行处理。可以使用tokenizer的convert_tokens_to_ids方法将分词结果转换为相应的id。下面是一个示例：

ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens)
print(ids)

上述代码的输出为[6821, 3221, 671, 702, 704, 749, 3216, 3300]，每个token都转换为了相应的id。

总之，通过使用bert.tokenizationFullTokenizer，可以方便地对中文文本进行分词，得到一系列的token，以及它们对应的id。这个工具可以帮助我们在BERT模型中进行中文文本的处理和分析。