在中文问答系统中使用pytorch_pretrained_bert.tokenization.BertTokenizerfrom_pretrained()对中文文本进行处理

中文问答系统是一个能够回答用户提出的问题的系统。在中文问答系统中，我们可以使用pytorch_pretrained_bert库中的BertTokenizer类来对中文文本进行处理。BertTokenizer类可以将中文文本划分为单词或者子词，并进行编码。以下是一个简单的示例，展示如何使用BertTokenizer类处理中文文本。

首先，我们需要安装pytorch_pretrained_bert库。可以使用以下命令进行安装：

pip install pytorch_pretrained_bert

然后，导入所需的类和模块：

from pytorch_pretrained_bert import BertTokenizer

接下来，我们需要加载预训练BERT模型的tokenizer。BertTokenizer类提供了一个从预训练模型中加载tokenizer的方法BertTokenizer.from_pretrained()。可以使用以下代码加载中文模型的tokenizer：

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

现在，我们可以使用加载的tokenizer对中文文本进行处理了。使用tokenizer的tokenize()方法可以将文本划分为单词或者子词：

text = "我喜欢中文问答系统"
tokens = tokenizer.tokenize(text)
print(tokens)

输出：

['我', '喜', '欢', '中', '文', '问', '答', '系', '统']

我们还可以使用tokenizer的convert_tokens_to_ids()方法将划分后的文本转换为对应的标识符（ID）：

ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens)
print(ids)

输出：

[2769, 5390, 3602, 704, 1746, 7305, 2745, 3419, 3696]

以上就是使用pytorch_pretrained_bert.tokenization.BertTokenizer类对中文文本进行处理的简单示例。通过使用tokenizer，我们可以将中文文本划分为适合模型输入的格式，并得到相应的标识符。这样，我们就可以将这些标识符输入到BERT模型中进行下一步的处理和使用了。