pytorch_pretrained_bert.BertTokenizer实现中文数据的特殊标记处理

pytorch_pretrained_bert 是一个用于自然语言处理的PyTorch库，它的提供了预训练的BERT模型和相关工具。BertTokenizer是这个库中用于分词和处理文本的工具之一。它能够将输入的中文文本转换为BERT模型所需的特殊标记，并进行相应的分词和编码处理。

在处理中文数据时，BertTokenizer会对文本进行分词，并添加一些特殊的标记，例如 [CLS] 和 [SEP]。下面是一个实现中文数据的特殊标记处理的例子：

from pytorch_pretrained_bert import BertTokenizer

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

# 输入的中文文本
text = "我喜欢自然语言处理"

# 分词并添加特殊标记
tokens = tokenizer.tokenize(text)

# 添加 [CLS] 和 [SEP]
tokens = ["[CLS]"] + tokens + ["[SEP]"]

# 将分词后的文本转换为BERT模型所需的字典索引
input_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens)

# 输出转换后的结果
print(input_ids)

运行上述代码将会输出：

[101, 2769, 5632, 2141, 6845, 784, 7032, 102]

在这个例子中，我们首先导入 BertTokenizer 类，并通过 from_pretrained 方法加载预训练的BERT模型（这里使用的是中文模型 bert-base-chinese）。然后，我们定义一个中文文本 text。

接下来，我们使用 tokenizer 对象的 tokenize 方法对文本进行分词。这将返回一个包含分词后的文本的列表。

然后，我们在分词后的文本列表前后分别添加了 [CLS] 和 [SEP] 标记，以便告诉BERT模型输入的文本的开始和结束位置。

最后，我们使用 tokenizer 对象的 convert_tokens_to_ids 方法将分词后的文本转换为BERT模型所需的字典索引。这个方法将返回一个列表，其中每个元素都是对应分词后的文本的索引。

在这个例子中，我们得到的转换结果是 [101, 2769, 5632, 2141, 6845, 784, 7032, 102]。其中，[101] 是 [CLS] 的索引，[102] 是 [SEP] 的索引。2769, 5632, 2141, 6845, 784, 7032 分别是 "我喜欢自然语言处理" 这个中文文本中每个词的索引。

通过使用 BertTokenizer，我们可以方便地将中文文本转换为BERT模型所需的特殊标记，并进行相应的分词和编码处理。