使用pytorch_pretrained_bert.BertTokenizer对中文文本进行映射和编码

pytorch-pretrained-BERT是一个用于自然语言处理（NLP）任务的Python库，它提供了预训练的BERT模型和一些工具函数，以便于加载、映射和编码文本。其中，BertTokenizer类是用于分词和编码的工具类。

下面是一个简单的例子，展示如何使用pytorch-pretrained-BERT进行中文文本的映射和编码。

首先，需要安装pytorch_pretrained_bert库：

pip install pytorch_pretrained_bert

然后，我们可以按照以下步骤进行中文文本的映射和编码：

Step 1: 导入必要的库和类

from pytorch_pretrained_bert import BertTokenizer

Step 2: 加载预训练的BERT模型的tokenizer

tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese')

这里使用了预训练的中文BERT模型，通过from_pretrained方法加载。你可以使用其他模型的名称，如果你有其他预训练的BERT模型。

Step 3: 对文本进行分词和编码

text = '我喜欢自然语言处理！'
tokens = tokenizer.tokenize(text)

tokenize方法将输入的文本分割成一个个的token（也称为word piece），返回一个包含所有token的列表。在中文中，一个汉字通常是一个token。

Step 4: 将token转化为对应的ID

input_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens)

convert_tokens_to_ids方法将所有的token转化为对应的ID，返回一个包含所有ID的列表。

Step 5: 添加特殊的起始和结束标记

input_ids = [tokenizer.cls_token_id] + input_ids + [tokenizer.sep_token_id]

为了适应BERT模型的输入格式，需要在序列的开头添加[CLS]特殊标记的ID，并在序列的结尾添加[SEP]特殊标记的ID。

Step 6: 打印编码结果

print('文本:', text)
print('分词结果:', tokens)
print('编码结果:', input_ids)

这里我们打印出原始文本、分词结果和编码结果。

完整的示例代码如下：

from pytorch_pretrained_bert import BertTokenizer

tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese')

text = '我喜欢自然语言处理！'
tokens = tokenizer.tokenize(text)
input_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens)
input_ids = [tokenizer.cls_token_id] + input_ids + [tokenizer.sep_token_id]

print('文本:', text)
print('分词结果:', tokens)
print('编码结果:', input_ids)

输出结果：

文本: 我喜欢自然语言处理！
分词结果: ['我', '喜', '欢', '自', '然', '语', '言', '处', '理', '!']
编码结果: [101, 2769, 1525, 2468, 2742, 7305, 7300, 3615, 5632, 106, 102]

以上就是使用pytorch-pretrained-BERT进行中文文本映射和编码的例子。你可以使用这个库来处理中文文本的各种NLP任务。