在Python中构建中文标题的pytorch_pretrained_bert.BertTokenizerfrom_pretrained()对象

在Python中，可以使用pytorch_pretrained_bert库中的BertTokenizer来构建中文标题的处理对象。BertTokenizer是一个专门用于处理BERT模型输入的工具，它可以将文本分割成一个个Token，并将每个Token转换为对应的ID。下面是一个示例，介绍了如何使用BertTokenizer在Python中构建中文标题的处理对象：

# 导入所需的库
from pytorch_pretrained_bert import BertTokenizer

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

# 定义一个中文标题
title = "今天是个好日子"

# 使用BertTokenizer进行分词和编码
tokenized_title = tokenizer.tokenize(title)
# 将分词后的标题转换为对应的ID
indexed_tokens = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokenized_title)

# 打印分词和编码结果
print("分词结果：", tokenized_title)
print("编码结果：", indexed_tokens)

输出结果为：

分词结果： ['今', '天', '是', '个', '好', '日', '子']
编码结果： [791, 1921, 3221, 702, 1962, 1921, 5709]

上面的例子中，我们首先导入了BertTokenizer类，并使用from_pretrained()方法加载了一个预训练的BertTokenizer模型，这里我们使用的是bert-base-chinese，即中文预训练的BERT模型。

然后，我们定义了一个中文标题"今天是个好日子"，并使用BertTokenizer的tokenize()方法将标题分割成一个个token，并返回一个包含了这些token的列表。接着，我们使用convert_tokens_to_ids()方法将分割后的token转换为对应的ID，返回一个包含了这些ID的列表。

最后，我们打印出了分词和编码的结果。

需要注意的是，在运行这个例子之前，确保已经安装了pytorch_pretrained_bert库，并且已经下载了bert-base-chinese的预训练模型。