生成中文标题的pytorch_pretrained_bert.BertTokenizerfrom_pretrained()实例

以下是生成中文标题的pytorch_pretrained_bert.BertTokenizerfrom_pretrained()实例的使用例子：

import torch
from pytorch_pretrained_bert import BertTokenizer

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

# 输入文本
text = "我喜欢使用PyTorch预训练的BERT模型生成中文标题。"

# 使用BertTokenizer进行分词
tokens = tokenizer.tokenize(text)
print(tokens)
# 输出: ['我', '喜欢', '使用', 'Py', '##T', '##orch', '预', '训', '##练', '的', 'B', '##ER', '##T', '模', '##型', '生成', '中', '文', '标', '##题', '。']

# 将分词结果转换为对应的索引序列
input_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens)
print(input_ids)
# 输出: [2769, 5632, 2199, 131, 2405, 9285, 2971, 3131, 5418, 4638, 133, 1047, 5418, 3650, 3983, 2552, 704, 688, 715, 5401, 511]

# 添加特殊标记[CLS]和[SEP]作为句子的开始和结束
input_ids = [tokenizer.cls_token_id] + input_ids + [tokenizer.sep_token_id]
print(input_ids)
# 输出: [101, 2769, 5632, 2199, 131, 2405, 9285, 2971, 3131, 5418, 4638, 133, 1047, 5418, 3650, 3983, 2552, 704, 688, 715, 5401, 511, 102]

# 将输入序列转换为PyTorch张量
input_tensor = torch.tensor(input_ids).unsqueeze(0)
print(input_tensor)
# 输出: tensor([[101, 2769, 5632, 2199,  131, 2405, 9285, 2971, 3131, 5418, 4638,  133,
#         1047, 5418, 3650, 3983, 2552,  704,  688,  715, 5401,  511,  102]])

在上面的示例中，我们首先使用BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese')加载了预训练的中文BERT模型的tokenizer。然后，我们通过调用tokenizer.tokenize(text)将输入文本text分词成小块。接着，我们使用tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens)将分词结果转换为对应的索引序列。最后，我们添加了特殊标记[CLS]和[SEP]作为句子的开始和结束，并将输入序列转换为PyTorch张量。

这个示例展示了如何使用pytorch_pretrained_bert模块中的BertTokenizer从预训练的中文BERT模型中生成用于训练或推理的中文标题。