在Python中如何使用pytorch_pretrained_bert.BertTokenizerfrom_pretrained()预处理中文标题

在Python中使用pytorch_pretrained_bert.BertTokenizer的from_pretrained()方法对中文标题进行预处理的例子如下：

from pytorch_pretrained_bert import BertTokenizer

# 加载预训练的Bert模型的tokenizer
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese')

# 中文标题
title = "这是一个中文标题的例子"

# 使用tokenizer对标题进行分词和编码
tokens = tokenizer.tokenize(title)
input_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens)

print("分词结果：", tokens)
print("编码结果：", input_ids)

这个例子加载了中文的Bert模型的tokenizer，然后使用它对给定的中文标题进行分词和编码。

输出结果类似于：

分词结果： ['这', '是', '一个', '中', '文', '标', '题', '的', '例', '子']
编码结果： [6821, 3221, 671, 704, 3670, 2110, 8148, 4638, 1921, 1399]

tokens是标题经过分词后的结果，input_ids是每个分词的编码结果。编码结果是一个数字的列表，可以直接输入Bert模型进行后续处理。