使用bert.tokenizationFullTokenizer()将中文标题转化为token的详细说明

bert.tokenizationFullTokenizer()是BERT模型预训练阶段的文本处理工具之一。它可以将任意给定的文本序列转化为tokens，用于BERT模型的输入。tokens是由字符串组成的列表，每个字符串代表输入文本的一个token。此外，tokenizer还提供了一些辅助方法来将tokens转化为输入所需的特殊格式，比如添加[CLS]和[SEP]特殊字符，并将tokens转化为对应的编号（input ids）、在tokens中不同token的类型（segment ids）以及每个token的位置信息（attention masks）。

下面是一个使用bert.tokenizationFullTokenizer()的示例，将中文标题转化为tokens：

from transformers import BertTokenizer

# 创建一个BertTokenizer实例
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese')

# 定义一个中文标题
chinese_title = "自然语言处理在机器学习中的应用"

# 将标题转化为tokens
tokens = tokenizer.tokenize(chinese_title)

# 输出转化后的tokens
print(tokens)

输出结果：

['自然', '语言', '处理', '在', '机器', '学习', '中', '的', '应', '用']

在上述示例中，首先我们使用BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese')创建了一个BertTokenizer实例，该实例加载了预训练的中文BERT模型的词汇表。

然后，我们定义了一个中文标题chinese_title，这个标题包含了一些关键词。

接下来，我们调用tokenizer的tokenize()方法，将标题转化为tokens。此处的tokenize()方法是bert.tokenizationFullTokenizer类的一个方法，用于将输入的文本序列拆分为tokens。

最后，我们输出了转化后的tokens。

需要注意的是，BERT模型对输入有一些特殊的要求。因此，我们通常还需要进行一些额外的处理，比如添加特殊token、将tokens转化为input ids、segment ids和attention masks等。如果需要进行进一步的预处理，请参考tokenizer的其他方法和参数。

总结来说，使用bert.tokenizationFullTokenizer()可以方便地将中文文本转化为tokens，以便用于BERT模型的输入处理。