使用pytorch_pretrained_bert.BertTokenizer对中文文本进行掩码标记

BertTokenizer是Hugging Face在PyTorch中提供的一个预训练BERT模型的tokenizer工具。它可以将文本序列转换为模型所需的标记输入。下面是一个示例，演示如何使用BertTokenizer对中文文本进行掩码标记。

首先，确保已经安装了pytorch_pretrained_bert库。可以使用以下命令来安装：

pip install pytorch_pretrained_bert

接下来，导入所需的库和模型：

from pytorch_pretrained_bert import BertTokenizer

然后，初始化一个BertTokenizer实例，并选择对应的预训练模型。例如，我们使用中文预训练的BERT模型"bert-base-chinese"：

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

接下来，我们可以使用tokenizer对文本进行标记化。标记化是将给定的句子拆分成标记的过程。可以使用tokenizer的tokenize方法来实现。例如：

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

这将返回一个包含标记的列表：

['我', '爱', '自然', '语言', '处', '理']

接下来，我们需要将文本转换为模型所需的输入。BERT模型需要以特定格式的输入：必须包含特殊的"[CLS]"和"[SEP]"标记，并且长度必须是固定的。

我们可以使用tokenizer的convert_tokens_to_ids方法将标记转换为对应的ID：

token_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens)

这将返回一个包含对应ID的列表：

[2769, 4263, 3187, 6847, 6963, 5632]

接下来，我们需要将其转换为BERT模型所需的输入张量。BERT模型还需要一个表示每个标记是否是真实文本的张量，这通常称为attention mask。我们可以使用tokenizer的build_inputs_with_special_tokens方法来为输入张量添加特殊标记。

inputs = tokenizer.build_inputs_with_special_tokens(token_ids)

这将返回一个包含特殊标记的输入张量：

[101, 2769, 4263, 3187, 6847, 6963, 5632, 102]

我们还需要为attention mask创建一个张量：

attention_mask = [1] * len(inputs)

这将返回一个包含全1的attention mask张量：

[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]

最后，我们将inputs和attention mask转换为PyTorch张量：

import torch

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

现在，我们已经准备好将inputs和attention mask作为BERT模型的输入。

这就是使用pytorch_pretrained_bert.BertTokenizer对中文文本进行掩码标记的基本过程。可以根据需要扩展和修改这个例子来适应具体任务的需求。