使用pytorch_pretrained_bert.tokenization.BertTokenizerfrom_pretrained()在自动问答任务中进行中文文本处理

在自动问答任务中使用pytorch_pretrained_bert库中的BertTokenizer类，可以用来对中文文本进行处理。BertTokenizer是一个专门用于处理Bert模型输入数据的工具。以下是一个使用例子，对于输入的问题和文本进行处理，以便用于自动问答模型的输入。

首先，确保你已经安装了pytorch_pretrained_bert库。可以使用以下命令进行安装：

pip install pytorch_pretrained_bert

接下来，导入需要的类和函数：

from pytorch_pretrained_bert.tokenization import BertTokenizer

然后，加载中文Bert模型的tokenizer：

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

注意，这里加载的是中文Bert模型的tokenizer。

现在，我们可以使用tokenizer对文本进行处理。例如，让我们假设我们有一个问题和一段文本，我们希望使用BertTokenizer对它们进行处理：

question = "什么是深度学习？"
text = "深度学习是一种机器学习的方法，它试图通过模拟人脑的神经网络结构和算法来实现智能化的机器学习。"

# 对问题进行分词
question_tokens = tokenizer.tokenize(question)
# 对文本进行分词
text_tokens = tokenizer.tokenize(text)

以上代码使用BertTokenizer的tokenize函数将问题和文本分词为一个个token。可以通过打印question_tokens和text_tokens来查看分词结果。

此外，Bert模型要求输入的文本以及问题都要包含特殊的起始和结束标记，还需要在token后面添加相应的注意力掩码、文本类型和有效长度信息。我们可以使用tokenizer的convert_tokens_to_ids函数将分词后的句子转换为对应的id序列：

# 将问题转换为对应的id序列
question_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(["[CLS]"] + question_tokens + ["[SEP]"])
# 将文本转换为对应的id序列
text_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(text_tokens + ["[SEP]"])

在转换时，我们还需要添加起始标记[CLS]和结束标记[SEP]，并且在问题和文本之间添加一个分隔标记[SEP]。

这样就完成了对中文文本的处理，你可以将question_ids和text_ids作为输入传递给你的自动问答模型。不同的自动问答模型对输入的要求可能有所不同，你可能需要根据自己的模型进行相应的调整。