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

使用pytorch_pretrained_bert库的BertTokenizer类可以方便地进行中文文本处理。下面是一个例子，展示如何使用BertTokenizer进行中文文本处理。

from pytorch_pretrained_bert import BertTokenizer

# 加载预训练的中文BERT词汇表
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese')

# 要处理的中文文本
text = "你好，世界！"

# 将文本转换为词列表
tokens = tokenizer.tokenize(text)
print(tokens)
# 输出: ['你', '好', '，', '世', '界', '！']

# 将词列表转换为词索引列表
input_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens)
print(input_ids)
# 输出: [872, 1962, 8024, 704, 747, 8013]

# 添加特殊标记、创建句子对输入、生成注意力掩码
tokens_with_special_tokens = ["[CLS]"] + tokens + ["[SEP]"]
segment_ids = [0] * len(tokens_with_special_tokens)
input_mask = [1] * len(tokens_with_special_tokens)
input_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens_with_special_tokens)

print(tokens_with_special_tokens)
# 输出: ['[CLS]', '你', '好', '，', '世', '界', '！', '[SEP]']

print(segment_ids)
# 输出: [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]

print(input_mask)
# 输出: [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]

print(input_ids)
# 输出: [101, 872, 1962, 8024, 704, 747, 8013, 102]

在上面的例子中，我们首先加载了预训练的中文BERT词汇表（bert-base-chinese），然后使用tokenize()方法将文本转换为词列表。然后，通过convert_tokens_to_ids()方法将词列表转换为词索引列表。为了使用BERT模型，我们还需要添加特殊的标记（起始标记[CLS]和结束标记[SEP]），并创建句子对输入、生成注意力掩码。

这样，我们就可以使用BertTokenizer对中文文本进行处理，将其转换为BERT模型可以理解和处理的形式。