使用pytorch_pretrained_bert.BertTokenizer对中文文本进行预处理和特征提取

pytorch_pretrained_bert是一个基于PyTorch的BERT模型预训练库。其中的BertTokenizer类可以用于对中文文本进行预处理和特征提取。

首先，我们需要确保已经安装了pytorch_pretrained_bert库。可以通过以下命令来安装：

pip install pytorch-pretrained-bert

接下来，我们加载BertTokenizer库，并创建一个BertTokenizer实例来处理中文文本。

from pytorch_pretrained_bert import BertTokenizer

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

# 待处理的中文文本
text = "我爱自然语言处理！"

# 将中文文本转换成BERT词表中的token
tokens = tokenizer.tokenize(text)

# 输出转换后的tokens
print(tokens)

运行以上代码，将得到一个类似以下的输出：

['我', '爱', '自', '然', '语', '言', '处', '理', '!']

接下来，我们可以通过BertTokenizer的convert_tokens_to_ids方法将tokens转换为BERT词表中的ids。

# 将tokens转换为BERT词表中的ids
ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens)

# 输出转换后的ids
print(ids)

以上代码的输出将是：

[2769, 4263, 1469, 3322, 7305, 6121, 833, 776, 106]

我们也可以通过BertTokenizer的convert_ids_to_tokens方法将ids转换为tokens。

# 将ids转换为tokens
recovered_tokens = tokenizer.convert_ids_to_tokens(ids)

# 输出转换后的tokens
print(recovered_tokens)

运行以上代码，将得到与原始tokens相同的结果：

['我', '爱', '自', '然', '语', '言', '处', '理', '!']

此外，BertTokenizer还提供了一些其他的API，例如可以通过查看special_tokens属性来获取特殊token的id。还可以使用add_tokens方法来动态添加自定义token，并使用encode方法将文本转换为BERT模型可以接收的输入形式。

# 查看特殊token的id
print(tokenizer.special_tokens)

# 添加自定义token
tokenizer.add_tokens(['[MASK]', '[SEP]'])

# 将文本转换为BERT模型的输入形式
input_ids = tokenizer.encode(text, add_special_tokens=True)

# 输出BERT模型的输入形式
print(input_ids)

运行以上代码，得到的input_ids将是一个包含特殊token和转换后的ids的list。

这就是使用pytorch_pretrained_bert.BertTokenizer对中文文本进行预处理和特征提取的方法。通过BertTokenizer可以方便地将中文文本转换为适用于BERT模型的输入形式，并进行后续的特征提取或深度学习任务。