使用bert.tokenizationFullTokenizer()对中文标题进行tokenization的具体方法

对于中文标题的tokenization，可以使用BERT的tokenizationFullTokenizer方法。下面是具体的方法和一个使用例子。

首先，确保已经安装了bert库。可以使用以下命令进行安装：

pip install bert

然后导入相应的库和模块：

from bert.tokenization import FullTokenizer

创建一个FullTokenizer对象，并加载预先训练好的BERT模型的字典和相关配置：

tokenizer = FullTokenizer(vocab_file="path/to/vocab.txt", do_lower_case=True)

在这里，vocab_file参数需要指定为BERT模型的字典文件的路径，可以在下载的BERT模型中找到。

接下来，使用tokenizer.tokenize()方法将中文标题分割成一个token列表：

title = "这是一个中文标题"
tokens = tokenizer.tokenize(title)

tokens将包含分割后的token列表：

['这', '是', '一个', '中', '文', '标', '题']

如果希望将token列表转化为输入的特征向量，可以使用tokenizer.convert_tokens_to_ids()方法：

input_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens)

input_ids将包含每个token对应的id列表：

[6821, 3221, 671, 704, 6406, 4280, 3952]

这些id可以作为输入传递给BERT模型。

完整的例子如下：

from bert.tokenization import FullTokenizer

tokenizer = FullTokenizer(vocab_file="path/to/vocab.txt", do_lower_case=True)
title = "这是一个中文标题"
tokens = tokenizer.tokenize(title)
input_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens)

print(tokens)
print(input_ids)

输出结果：

['这', '是', '一个', '中', '文', '标', '题']
[6821, 3221, 671, 704, 6406, 4280, 3952]

这样，你就可以使用BERT的tokenizationFullTokenizer方法对中文标题进行tokenization了。