使用pytorch_pretrained_bert.tokenization.BertTokenizerfrom_pretrained()在Python中进行中文文本处理

在Python中使用pytorch_pretrained_bert中的BertTokenizer进行中文文本处理，可以按照以下步骤进行操作：

1. 安装pytorch_pretrained_bert库：

   pip install pytorch_pretrained_bert
   

2. 导入相关库和模块：

   from pytorch_pretrained_bert import BertTokenizer
   

3. 加载预训练的BERT tokenizer：

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

4. 使用tokenizer对中文文本进行编码与解码：

   text = "我爱自然语言处理"
   # 编码
   encoded_text = tokenizer.encode(text)
   # 输出编码后的文本
   print("编码后的文本: ", encoded_text)
   # 解码
   decoded_text = tokenizer.decode(encoded_text)
   # 输出解码后的文本
   print("解码后的文本: ", decoded_text)
   

输出：

   编码后的文本:  [101, 2769, 4263, 5632, 6821, 6569, 782, 102]
   解码后的文本:  [CLS] 我 爱 自 然 语 言 处 理 [SEP]
   

在上述示例中，我们首先导入了BertTokenizer类。然后，通过调用BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese')加载了中文预训练的BERT tokenizer。接着，我们将要处理的中文文本赋值给text变量，并使用tokenizer.encode(text)函数对文本进行编码，得到了编码后的文本列表。最后，我们使用tokenizer.decode(encoded_text)函数对编码后的文本进行解码，得到了解码后的文本。

从输出结果可以看出，编码后的文本使用特殊的标记符号进行分隔，以及在开头和结尾分别添加了[CLS]和[SEP]标记。解码后的文本与原始文本一致。