pytorch_pretrained_bert.tokenization.BertTokenizerfrom_pretrained()方法的中文文本摘要处理

pytorch_pretrained_bert.tokenization.BertTokenizer 类是用于将文本分割为Bert模型可以接受的标记列表的工具。它将输入文本转换为Bert标记，并为每个标记分配唯一的标识符和特征。

以下是使用 from_pretrained() 方法处理中文文本摘要的示例代码：

from pytorch_pretrained_bert.tokenization import BertTokenizer

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

# 定义要处理的中文文本
text = "我爱自然语言处理！"

# 使用tokenizer将文本分割为标记列表
tokens = tokenizer.tokenize(text)

# 打印标记列表
print(tokens)

输出结果:

['我', '爱', '自', '然', '语', '言', '处', '理', '！']

在这个例子中，我们首先通过 from_pretrained() 方法加载了一个预训练的中文Bert模型，其模型名称为 bert-base-chinese。然后我们提供了一个中文文本：“我爱自然语言处理！”。接下来，我们使用 tokenizer.tokenize() 方法将文本分割成标记列表。最后，我们打印出这个标记列表。

总结起来，pytorch_pretrained_bert.tokenization.BertTokenizer 类的 from_pretrained() 方法允许我们加载预训练的Bert模型并使用它来将文本转换为适用于Bert模型的标记列表。