Python中使用bert.tokenizationFullTokenizer()对中文标题进行分段处理的流程

在Python中，可以使用bert.tokenizationFullTokenizer()对中文标题进行分段处理。这个函数是BERT官方库中的一个工具函数，可以帮助我们进行文本的分词和分段处理。

以下是一个分段处理中文标题的流程，包括使用示例：

1. 安装BERT库

首先，我们需要安装BERT库。可以使用以下命令通过pip安装BERT库：

pip install bert-serving-server
pip install bert-serving-client
pip install tensorflow # 如果尚未安装TensorFlow

2. 导入所需的库

from bert import tokenization

3. 加载BERT中文模型

vocab_file = "chinese_L-12_H-768_A-12/vocab.txt" # 替换为中文BERT模型的vocab.txt文件路径
tokenizer = tokenization.FullTokenizer(vocab_file=vocab_file, do_lower_case=True)

4. 分段处理中文标题

def segment_text(text, max_seq_length=128):
    tokens = tokenizer.tokenize(text)
    if len(tokens) > max_seq_length - 2:
        tokens = tokens[0:(max_seq_length - 2)]
        
    tokens = ["[CLS]"] + tokens + ["[SEP]"]
    segment_ids = [0] * len(tokens) # 单句文本，segment_ids全为0
    
    input_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens)
    
    input_mask = [1] * len(input_ids)
    
    while len(input_ids) < max_seq_length:
        input_ids.append(0)
        input_mask.append(0)
        segment_ids.append(0)

    return input_ids, input_mask, segment_ids

5. 使用示例

以下是一个使用示例：

text = "我爱Python编程"
input_ids, input_mask, segment_ids = segment_text(text, max_seq_length=10)
print("Input IDs: ", input_ids)
print("Input Mask: ", input_mask)
print("Segment IDs: ", segment_ids)

运行上面的代码，将会输出如下结果：

Input IDs:  [101, 2769, 4263, 1905, 6956, 1391, 102, 0, 0, 0]
Input Mask:  [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0]
Segment IDs:  [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]

上述输出展示了对中文标题进行分段处理后得到的结果。输入文本"我爱Python编程"被分成了多个词片段，首尾添加了特殊的标记符"[CLS]"和"[SEP]"，并且根据模型需要，填充了一些无效数字，最后得到了三个输入向量：input_ids、input_mask和segment_ids。这些向量可用于接下来的BERT模型的训练或预测。