使用pytorch_pretrained_bert.BertTokenizerfrom_pretrained()函数预训练的中文标题

以下是使用pytorch_pretrained_bert.BertTokenizer.from_pretrained()函数预训练的中文标题的示例代码：

from pytorch_pretrained_bert import BertTokenizer

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

# 需要被分词的中文标题文本
title = '人工智能在自然语言处理中的应用'

# 使用BertTokenizer对标题进行分词
tokens = tokenizer.tokenize(title)

print("分词后的结果：", tokens)

运行以上代码，输出的结果将是：

分词后的结果： ['人', '工', '智', '能', '在', '自', '然', '语', '言', '处', '理', '中', '的', '应', '用']

tokenizer.tokenize函数将中文标题文本分词为一个个汉字，并放入一个列表中。通过加载预训练的中文BertTokenizer，我们可以很方便地处理中文标题文本，并进行后续的自然语言处理任务。