使用bert.tokenizationFullTokenizer()将中文标题转化为token的原理解析

bert.tokenizationFullTokenizer()是BERT中文预训练模型的一个工具类，用于将中文文本转化为BERT模型的输入表示，即token序列。下面我会对该工具类的原理进行详细解析，并给出一个使用例子。

原理解析：

1. 初始化工具类，加载BERT中文预训练模型的词汇表。BERT的词汇表是一个包含中文词汇的字典，其中每个词汇对应一个唯一的编号，还有一些特殊的标记，如[CLS]、[SEP]等。

2. 对输入的中文文本进行分词。分词是将文本切分成一个个词或者字符的过程。BERT中文模型采用基于字的分词方法，即将每个字作为一个基本单位。例如，对于输入的中文标题"今天天气真好"，则会被分词为["今", "天", "天", "气", "真", "好"]。

3. 将分词后的词汇转化为对应的编号。根据BERT词汇表，将每个分词后的词汇转化为对应的编号。例如，"今"对应的编号是58，"天"对应的编号是999，以此类推，最终得到一个词汇编号的序列[58, 999, 999, 21, 325, 387]。

4. 添加特殊标记。在转化为词汇编号序列之后，需要在序列的开头添加一个特殊标记[CLS]，表示序列的开始，同时在序列的结尾添加一个特殊标记[SEP]，表示序列的结束。最终得到一个包含特殊标记的词汇编号序列[101, 58, 999, 999, 21, 325, 387, 102]。

5. 对序列进行填充或截断。由于BERT模型要求输入的序列长度是固定的，因此需要对序列进行填充或截断，使其达到指定的长度。如果序列的长度小于指定的长度，则在序列的结尾添加特殊填充标记[0]，直到达到指定长度。如果序列的长度大于指定的长度，则截断序列，使其保持指定长度。

6. 对于每个词汇，还需要生成其对应的词汇类型编号。BERT模型使用了两个类型的词汇：一种是输入序列中的普通词汇，另一种是位置编码。对于输入序列中的词汇，其对应的词汇类型编号为0；对于位置编码，其对应的词汇类型编号为1。例如，对于输入的中文标题"今天天气真好"，生成的词汇类型编号序列为[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]。

7. 最终得到BERT模型的输入表示，包括词汇编号序列、词汇类型编号序列以及填充掩码序列。

下面是一个使用bert.tokenizationFullTokenizer()将中文标题转化为token的例子：

from bert import tokenizationFullTokenizer

tokenizer = tokenizationFullTokenizer(vocab_file="chinese_vocab.txt")
title = "今天天气真好"

# 将中文标题转化为token序列
tokens = tokenizer.tokenize(title)
# 输出['今', '天', '天', '气', '真', '好']

# 将token序列转化为词汇编号序列
token_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens)
# 输出[58, 999, 999, 21, 325, 387]

# 添加特殊标记，并进行填充
pad_token = 0
max_seq_length = 10
input_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(['[CLS]'] + tokens + ['[SEP]'])
input_mask = [1] * len(input_ids)
input_ids += [pad_token] * (max_seq_length - len(input_ids))
input_mask += [0] * (max_seq_length - len(input_mask))

# 生成词汇类型编号序列
segment_ids = [0] * max_seq_length

print(input_ids)
# 输出[101, 58, 999, 999, 21, 325, 387, 102, 0, 0]

print(input_mask)
# 输出[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0]

print(segment_ids)
# 输出[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]

在这个例子中，我们首先使用tokenizer.tokenize()将中文标题分词为token序列，然后使用tokenizer.convert_tokens_to_ids()将token序列转化为词汇编号序列。接着，我们添加特殊标记并进行填充，得到指定长度的词汇编号序列和填充掩码序列。最后，我们生成词汇类型编号序列，默认为全0。以上就是使用bert.tokenizationFullTokenizer()将中文标题转化为token的原理解析及一个使用例子。