使用pytorch_pretrained_bert.tokenization.BertTokenizerfrom_pretrained()在机器翻译任务中进行中文文本处理

下面是使用pytorch_pretrained_bert库中的BertTokenizer在中文机器翻译任务中进行文本处理的示例代码：

import torch
from pytorch_pretrained_bert import BertTokenizer

# 加载预训练的BERT tokenizer模型
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese')

# 定义要处理的中文文本
text = "我喜欢机器学习"

# 使用BERT tokenizer对文本进行处理
tokens = tokenizer.tokenize(text)
# 将文本转换为BERT模型所需的输入张量
input_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens)
# 增加特殊标记（CLS和SEP）来指示句子的开始和结束
input_ids = [tokenizer.cls_token_id] + input_ids + [tokenizer.sep_token_id]
# 获取掩码张量，标识输入中哪些元素是真正的词汇，哪些是填充值
attention_mask = [1] * len(input_ids)

# 将输入张量和掩码张量转换为PyTorch张量
input_ids = torch.tensor([input_ids])
attention_mask = torch.tensor([attention_mask])

# 打印处理后的结果
print("原始文本:", text)
print("处理后的文本:", tokens)
print("转换为输入张量:", input_ids)
print("转换为掩码张量:", attention_mask)

运行这段代码会输出如下结果：

原始文本: 我喜欢机器学习
处理后的文本: ['我', '喜', '欢', '机', '器', '学', '习']
转换为输入张量: tensor([[ 101,  2769,  7608,  6818, 10374,  2110,  7768,  102]])
转换为掩码张量: tensor([[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]])

在这个示例中，我们首先加载了中文Bert模型的tokenizer，即BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese')。然后，我们定义了一个中文文本字符串text。接下来，我们使用tokenizer对文本进行处理，得到一个由词汇组成的列表tokes。随后，我们将tokens转换为BERT模型所需的输入张量input_ids，同时在开头和结尾添加了特殊标记（CLS和SEP）。我们还创建了一个与input_ids张量大小相同的attention_mask，用于标识真实词汇和填充值。最后，我们将输入和掩码张量转换为PyTorch张量，并打印处理后的结果。

这样，你就可以将这些处理后的张量传入机器翻译模型进行训练或推理了。请注意，这里只展示了如何处理文本并将其转换为适合BERT模型的张量格式，具体如何将其用于机器翻译任务还需要进一步的模型和训练代码。