pytorch_pretrained_bert.tokenization.BertTokenizerfrom_pretrained()方法对中文文本进行文本生成

pytorch_pretrained_bert.tokenization.BertTokenizer类是Hugging Face提供的用于预训练的BERT模型的文本标记器。它可以将输入的文本转换为BERT模型所需的标记、段落和位置嵌入。下面是一个使用BertTokenizer.from_pretrained()方法进行中文文本标记化的示例：

from pytorch_pretrained_bert import BertTokenizer

# 加载中文BERT模型的标记器
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese')

# 中文文本
text = "今天天气怎么样？"

# 对文本进行标记化
tokens = tokenizer.tokenize(text)
print(tokens)

输出结果如下：

['今', '天', '天', '气', '怎', '么', '样', '？']

在这个示例中，我们首先通过from_pretrained('bert-base-chinese')加载了一个在中文语料上预训练的BERT模型的标记器。然后，我们定义了一个中文文本text，它的内容是"今天天气怎么样？"。接下来，我们使用tokenizer.tokenize()方法将文本标记化为一个封装了标记的列表。最后，我们打印输出了标记列表。

BertTokenizer.from_pretrained()方法的参数可以是预训练模型的名称，也可以是模型的路径。如果未提供任何参数，则默认加载英文BERT-base模型的标记器。

希望以上内容对你有帮助！