Python中利用bert.tokenizationFullTokenizer()对中文标题进行预处理的技巧

预处理中文标题在使用BERT模型进行自然语言处理任务时非常重要。下面是一个使用例子，展示了如何使用bert.tokenization.FullTokenizer类对中文标题进行预处理。

首先，你需要安装tensorflow和bert库。可以通过以下命令进行安装：

pip install tensorflow
pip install bert-tensorflow

然后，你需要下载BERT模型的预训练权重文件，例如中文的bert-base-chinese模型。

wget https://storage.googleapis.com/bert_models/2020_02_20/uncased_L-12_H-768_A-12.zip
unzip uncased_L-12_H-768_A-12.zip

下面是一个使用bert.tokenization.FullTokenizer类对中文标题进行预处理的例子：

import tensorflow as tf
from bert import tokenization

def preprocess_text(text):
    # 加载BERT的词汇表
    vocab_file = 'path_to_bert_model/vocab.txt'
    tokenizer = tokenization.FullTokenizer(vocab_file)

    # 分词
    tokens = tokenizer.tokenize(text)

    # 添加开始和结束标记
    tokens = ['[CLS]'] + tokens + ['[SEP]']

    # 将分词转换为词汇表中的索引
    input_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens)

    # 添加填充以使所有输入长度相等
    max_length = 128
    padding_length = max_length - len(input_ids)
    input_ids += [0] * padding_length

    # 创建attention mask
    attention_mask = [1] * len(input_ids) + [0] * padding_length

    return input_ids, attention_mask

# 示例文本
title = '这是一个示例标题'

# 预处理标题
input_ids, attention_mask = preprocess_text(title)

# 将输入转换为张量
input_ids = tf.constant([input_ids])
attention_mask = tf.constant([attention_mask])

# 打印输出
print(input_ids)
print(attention_mask)

在这个例子中，首先，我们通过tokenization.FullTokenizer类加载了BERT模型的词汇表。然后，我们使用tokenizer.tokenize方法将中文标题分成一个个词语。接下来，我们添加了开始和结束标记，并使用tokenizer.convert_tokens_to_ids方法将词语转换为对应的索引。为了使所有的输入长度相等，我们使用了填充符0填充了剩余的空间。最后，我们创建了一个注意力遮盖张量，其中1表示实际输入，0表示填充部分。最终，我们将输入转化为张量，并打印了预处理结果。

这就是如何使用bert.tokenization.FullTokenizer类对中文标题进行预处理的技巧。你可以使用类似的方法来预处理中文文本进行BERT模型的训练和推理。