利用bert.tokenizationFullTokenizer()对中文标题进行分词和编码的综合实践

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种基于Transformer的预训练模型，可以用于各种自然语言处理任务。在使用BERT对中文标题进行分词和编码之前，首先需要导入相关的库和模型。以下是一个综合实践的示例代码，包括了使用bert.tokenizationFullTokenizer对中文标题进行分词和编码的步骤。

import tensorflow as tf
import tensorflow_hub as hub
from bert import tokenization

# 加载BERT模型
bert_module = hub.Module("https://tfhub.dev/google/bert_chinese_L-12_H-768_A-12/1")

# 创建分词器
tokenizer = tokenization.FullTokenizer(
    vocab_file=bert_module.resolve("vocab.txt"),
    do_lower_case=True
)

# 定义一个函数，用于对中文标题进行分词和编码
def encode_titles(titles):
    input_ids = []
    input_mask = []
    segment_ids = []

    for title in titles:
        # 分词
        tokens = tokenizer.tokenize(title)
        if len(tokens) > max_seq_length - 2:
            tokens = tokens[0:(max_seq_length - 2)]
        tokens = ["[CLS]"] + tokens + ["[SEP]"]

        # 根据分词结果生成输入数据
        input_id = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens)
        input_mask.append([1] * len(input_id))
        segment_id = [0] * len(input_id)

        # 补齐输入数据的长度
        padding_length = max_seq_length - len(input_id)
        input_id += [0] * padding_length
        input_mask[-1] += [0] * padding_length
        segment_id += [0] * padding_length

        # 将编码后的结果添加到输入列表中
        input_ids.append(input_id)
        segment_ids.append(segment_id)

    return input_ids, input_mask, segment_ids

# 定义输入的最大序列长度
max_seq_length = 128

# 输入数据
titles = ["中文标题1", "中文标题2", "中文标题3"]

# 对中文标题进行分词和编码
input_ids, input_mask, segment_ids = encode_titles(titles)

# 打印编码结果
for i in range(len(titles)):
    print("标题:", titles[i])
    print("编码:", input_ids[i])
    print("掩码:", input_mask[i])
    print("类型:", segment_ids[i])
    print()

在上述代码中，我们首先导入相关的库和模型，包括tensorflow、tensorflow_hub和bert.tokenization。然后，我们使用tensorflow_hub模块加载了中文BERT模型，并创建了一个分词器。接下来，定义了一个函数encode_titles来对中文标题进行分词和编码。该函数使用分词器对标题进行分词，并利用分词结果生成输入数据。最后，我们定义了一个输入最大序列长度，并传入了一组中文标题进行分词和编码。最终，打印了分词和编码的结果。

以上就是利用bert.tokenizationFullTokenizer()对中文标题进行分词和编码的综合实践，希望对你有帮助！