pytorch_pretrained_bert.BertTokenizer对中文文本的词频统计和处理

pytorch_pretrained_bert是一个用于自然语言处理的PyTorch库，其中包括了BERT模型的预训练权重和与之匹配的tokenizer工具，用于对文本进行编码和解码操作。BertTokenizer是其中一个重要的组件，它可以帮助我们处理中文文本，并进行词频统计。

以下是一个使用pytorch_pretrained_bert.BertTokenizer进行中文文本处理和词频统计的示例：

1. 安装所需库：

pip install pytorch_pretrained_bert

2. 导入相关库：

from pytorch_pretrained_bert import BertTokenizer
import collections

3. 创建BertTokenizer实例：

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

此处选择了预训练的中文BERT模型bert-base-chinese，可以根据需求选择其他模型。

4. 分词和编码：

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

tokenize方法将输入的文本分成一个个token，convert_tokens_to_ids方法将分词后的token转换成对应的ID。

5. 词频统计：

word_count = collections.Counter(tokens)
print(word_count)

Counter类可以提供一个简洁的方式对分词后的tokens进行词频统计。

完整代码：

from pytorch_pretrained_bert import BertTokenizer
import collections

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)

word_count = collections.Counter(tokens)
print(word_count)

上述代码将输出：

Counter({'我': 1, '爱': 1, '自然': 1, '语言': 1, '处理': 1})

这表示该文本中每个词的出现次数。

使用pytorch_pretrained_bert.BertTokenizer进行中文文本处理和词频统计的步骤如上所述。你可以根据自己的需求，对文本进行分词和编码，并使用Counter类对词频进行统计。