利用bert.tokenizationFullTokenizer()将中文标题转化为token的实现方式

BERT是一种预训练的语言表示模型，它需要将输入文本转化为token后才能进行处理。在使用BERT时，可以使用官方提供的tokenizer类——tokenizationFullTokenizer将中文文本转化为token。下面是一个使用示例，其中包括了将中文标题转化为token的实现方式。

首先，我们需要下载并导入BERT的相关库。可以从GitHub上的bert项目中下载预训练模型和相应的tokenizer文件。下载地址：https://github.com/google-research/bert

from bert import tokenization

接下来，我们需要加载中文预训练模型的tokenizer。假设我们有一个BERT预训练模型的文件夹，其中包含了bert_config.json、vocab.txt等文件。可以使用如下代码加载tokenizer：

vocab_file = "path_to_vocab_file/vocab.txt"
tokenizer = tokenization.FullTokenizer(vocab_file=vocab_file, do_lower_case=True)

其中，do_lower_case=True表示将所有文本转化为小写字母。

现在，我们可以使用加载的tokenizer将中文标题转化为token。示例代码如下：

def tokenize_text(text):
    tokens = tokenizer.tokenize(text)
    return tokens

title = "中文标题"

tokenized_title = tokenize_text(title)
print(tokenized_title)

输出结果将是一个包含多个token的列表，例如：

['中', '文', '标', '题']

我们可以看到，tokenizer将中文标题分成了4个token。

此外，我们还可以使用tokenizer将token序列转化为对应的token id。示例代码如下：

def convert_tokens_to_ids(tokens):
    token_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens)
    return token_ids

title_ids = convert_tokens_to_ids(tokenized_title)
print(title_ids)

输出结果将是一个包含多个token id的列表，例如：

[704, 704, 3454, 5442]

这里的token id是指在vocab.txt中每个token对应的索引号。

这样，我们就成功地使用了BERT的tokenizer将中文标题转化为token。