使用pytorch_pretrained_bert.BertTokenizer实现中文文本的样本创建

BertTokenizer是pytorch_pretrained_bert库中的一个类，用于将中文文本切分成Bert所需的子词。下面是一个使用实例，创建中文文本样本的过程：

1. 安装依赖库：首先，我们需要安装pytorch_pretrained_bert库，可以使用以下命令在终端中安装：

pip install pytorch_pretrained_bert

2. 导入库并加载BertTokenizer：

import torch
from pytorch_pretrained_bert import BertTokenizer
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese')

3. 切分中文文本：

text = "这是一个使用BertTokenizer的例子。"
tokens = tokenizer.tokenize(text)

4. 添加特殊标记符：

tokens = ['[CLS]'] + tokens + ['[SEP]']

5. 将文本转换为索引：

input_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens)
input_ids = torch.tensor([input_ids])

完成以上步骤后，文本样本的创建就完成了。下面是一个完整的例子，创建1000个中文文本样本：

import torch
from pytorch_pretrained_bert import BertTokenizer

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

samples = []
for i in range(1000):
    text = "这是第" + str(i+1) + "个样本。"
    tokens = tokenizer.tokenize(text)
    tokens = ['[CLS]'] + tokens + ['[SEP]']
    input_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens)
    input_ids = torch.tensor([input_ids])
    samples.append(input_ids)

print(samples)

上述代码会生成包含1000个中文样本的列表，每个样本由BertTokenizer切分后的子词索引组成。

希望以上内容对你有所帮助！