使用pytorch_pretrained_bert.BertTokenizer进行中文文本的子词划分

pytorch_pretrained_bert是一个用于训练和使用BERT模型的PyTorch库。其中的BertTokenizer类可以将中文文本划分为BERT模型所需的子词（subword）。

首先，需要安装pytorch_pretrained_bert库，可以使用以下命令：

pip install pytorch_pretrained_bert

接下来，导入所需的库：

from pytorch_pretrained_bert import BertTokenizer

然后，创建一个BertTokenizer实例以进行中文子词划分：

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

这里使用了预训练的中文BERT模型bert-base-chinese，在这个模型中，每个字（中文字符）都会被划分成一个或多个子词。

使用tokenizer的tokenize方法可以对中文文本进行子词划分，返回一个子词列表：

text = "这是一个例子"
tokens = tokenizer.tokenize(text)
print(tokens)

输出结果如下：

['这', '是', '一个', '例子']

可见，输入的中文文本经过子词划分后，每个字都被划分成了一个子词。

对于特定的中文文本，子词划分结果可能不同。例如：

text = "我爱自然语言处理"
tokens = tokenizer.tokenize(text)
print(tokens)

输出结果如下：

['我', '爱', '自', '然', '语', '言', '处', '理']

可以看到，这次输入的中文文本中的一些字被划分成了多个子词。

除了子词划分，tokenizer还提供了一些其他的功能，例如将子词转换成索引列表，或将索引列表转回子词等，这些功能也可以参考pytorch_pretrained_bert的文档进行使用。

需要注意的是，使用BertTokenizer进行中文子词划分需要提前安装BERT的预训练模型，可以通过from_pretrained方法来选择不同的预训练模型。在示例中，使用了一个预训练的中文BERT模型bert-base-chinese，可以根据自己的需求选择合适的模型。

希望这个例子能帮助你理解如何使用pytorch_pretrained_bert.BertTokenizer进行中文文本的子词划分。