了解pytorch_pretrained_bert.tokenization.BertTokenizerfrom_pretrained()方法的中文介绍

pytorch_pretrained_bert.tokenization.BertTokenizer.from_pretrained()方法是一个用于加载预训练的BERT模型中的tokenizer的工具类方法，它可以将给定的文本转换为标记化的BERT词汇表中的标记。下面是对该方法的中文介绍及附带的使用例子。

使用例子：

from pytorch_pretrained_bert.tokenization import BertTokenizer

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

# 原始文本
text = "今天天气真好，我打算去公园散步。"

# 分词并转换为BERT tokens
tokens = tokenizer.tokenize(text)

print(tokens)

上述代码使用from_pretrained()方法加载了BERT模型中文版本bert-base-chinese的tokenizer。然后，我们提供了一个包含中文文本的字符串text。接下来，通过调用tokenizer.tokenize()方法，我们将文本分词并转换为BERT词汇表中的标记。最后，我们打印输出的标记结果。

输出示例：

['今', '天', '天', '气', '真', '好', '，', '我', '打', '算', '去', '公', '园', '散', '步', '。']

从输出结果可以看出，BERT tokenizer将文本拆分为了不同的中文标记，这些标记大多是单个汉字。可以看到，BERT tokenizer将中文文本拆分成了由汉字组成的一个标记列表。

通过使用from_pretrained()方法，我们可以轻松加载BERT模型的tokenizer，以进行标记化和分词处理。这是使用BERT进行自然语言处理任务的重要预处理步骤之一。