使用PyTorch预训练Bert模型提取中文文本的关键词

要使用PyTorch预训练的Bert模型提取中文文本的关键词，首先需要安装PyTorch和Hugging Face Transformers库。然后，可以按照以下步骤进行操作：

1. 导入所需的库：

import torch
from transformers import BertTokenizer, BertForTokenClassification

2. 加载预训练的Bert模型和对应的tokenizer：

model_name = "bert-base-chinese"
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = BertForTokenClassification.from_pretrained(model_name)

3. 预处理文本并进行tokenize：

text = "今天天气不错，我打算出去踏青。"
tokens = tokenizer.tokenize(text)

4. 将token映射为对应的ID并添加特殊的开始和结束标记：

input_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens)
input_ids = [tokenizer.cls_token_id] + input_ids + [tokenizer.sep_token_id]

5. 创建attention mask，用于标记输入的有效部分：

attention_mask = [1] * len(input_ids)

6. 将输入转换为PyTorch的tensor：

input_ids = torch.tensor([input_ids])
attention_mask = torch.tensor([attention_mask])

7. 将输入传递给Bert模型进行预测：

outputs = model(input_ids, attention_mask=attention_mask)

8. 提取预测结果并将其转换为最终的关键词列表：

predictions = torch.argmax(outputs.logits, dim=2)[0]
keywords = [tokens[i] for i, p in enumerate(predictions) if p.item() != 0]

这样，你就可以获取到关键词列表。下面是一个完整的例子，你可以根据需要进行修改和扩展：

import torch
from transformers import BertTokenizer, BertForTokenClassification

model_name = "bert-base-chinese"
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = BertForTokenClassification.from_pretrained(model_name)

text = "今天天气不错，我打算出去踏青。"
tokens = tokenizer.tokenize(text)
input_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens)
input_ids = [tokenizer.cls_token_id] + input_ids + [tokenizer.sep_token_id]
attention_mask = [1] * len(input_ids)
input_ids = torch.tensor([input_ids])
attention_mask = torch.tensor([attention_mask])

outputs = model(input_ids, attention_mask=attention_mask)
predictions = torch.argmax(outputs.logits, dim=2)[0]
keywords = [tokens[i] for i, p in enumerate(predictions) if p.item() != 0]

print(keywords)

这样，你就可以根据自己的需要使用PyTorch预训练的Bert模型提取中文文本的关键词了。请注意，该预训练的Bert模型可能需要较长的时间进行加载和预测，因此在使用较大文本时，需要考虑相应的处理时间。