pytorch_pretrained_bert.BertTokenizer处理中文文本的最大序列长度确定

最大序列长度是指输入给模型的文本序列的最大长度。在使用pytorch_pretrained_bert库中的BertTokenizer处理中文文本时，可以通过设置max_seq_length参数来确定最大序列长度。

下面是一个使用例子，其中的文本长度为1000字：

from pytorch_pretrained_bert import BertTokenizer

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

# 输入文本
text = "这是一个包含1000字的中文文本，用于示例。" * 100  # 共1000字

# 将文本编码成BERT输入的格式
tokens = tokenizer.tokenize(text)
tokens = ["[CLS]"] + tokens  # 添加[CLS]标记表示序列的开头
tokens = tokens[:512]  # 限制最大序列长度为512
tokens.append("[SEP]")  # 添加[SEP]标记表示序列的结尾

# 将文本转换为BERT的输入编号
input_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens)

# 打印转换结果
print("原始文本: ", text)
print("分词后的结果: ", tokens)
print("转换为输入编号: ", input_ids)

这个例子在输入的文本中使用了1000个字符，然后将其分词并转换为BERT模型的输入编号。在这个例子中，最大序列长度被限制为512个token，因为BERT的模型架构对于序列长度是有上限的。如果输入的文本超过最大序列长度，则可以根据具体情况进行截断或分段处理。在上面的例子中，通过截断将文本限制为512个token。

需要注意的是，在截断或分段处理后，仍然需要添加一些特殊的标记（如[CLS]和[SEP]）来表示序列的开头和结尾，以使模型能够正确识别序列的边界。