使用pytorch_pretrained_bert.BertTokenizer对中文文本进行pad填充

要使用pytorch_pretrained_bert.BertTokenizer对中文文本进行pad填充，你需要先安装pytorch_pretrained_bert库，可以通过以下命令进行安装：

pip install pytorch_pretrained_bert

然后，你可以按照以下步骤使用BertTokenizer进行pad填充：

1. 导入所需的库和模块：

from pytorch_pretrained_bert import BertTokenizer
import torch

2. 创建BertTokenizer对象并加载预训练的Bert模型的词汇表：

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

3. 准备文本数据：

text = "我爱自然语言处理"

4. 使用tokenizer对文本进行切分和编码：

tokens = tokenizer.tokenize(text)
token_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens)

5. 定义所需的最大文本长度和填充值：

max_length = 10
padding_value = 0

6. 对文本进行填充，使其达到最大长度：

padded_token_ids = token_ids[:max_length] + [padding_value] * (max_length - len(token_ids))

这样，padded_token_ids中的文本就被填充到了最大长度等于max_length的向量中，不足的部分用padding_value进行填充。

完整的示例代码如下：

from pytorch_pretrained_bert import BertTokenizer
import torch

tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese')
text = "我爱自然语言处理"
tokens = tokenizer.tokenize(text)
token_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens)

max_length = 10
padding_value = 0

padded_token_ids = token_ids[:max_length] + [padding_value] * (max_length - len(token_ids))

print(padded_token_ids)

这样，你就可以使用pytorch_pretrained_bert.BertTokenizer对中文文本进行pad填充了。