使用pytorch_pretrained_bert.BertTokenizerfrom_pretrained()函数预测中文标题的步骤

使用pytorch_pretrained_bert库中的BertTokenizerfrom_pretrained()函数预测中文标题的步骤如下：

1. 安装pytorch_pretrained_bert库：执行命令pip install pytorch-pretrained-bert来安装pytorch_pretrained_bert库。

2. 导入相关库：在Python代码中，导入pytorch_pretrained_bert库中的BertTokenizerfrom_pretrained类以及其他必要的库。

from pytorch_pretrained_bert import BertTokenizerfrom_pretrained

3. 加载预训练的BertTokenizer：使用BertTokenizerfrom_pretrained类初始化一个BertTokenizer对象，并指定预训练的Bert模型。

tokenizer = BertTokenizerfrom_pretrained('bert-base-multilingual-cased')

在上述代码中，'bert-base-multilingual-cased'是一个预训练的多语种Bert模型，可以根据需求选择合适的模型。

4. 预测中文标题：使用tokenizer.tokenize()函数对要预测的中文标题进行分词，并使用tokenizer.convert_tokens_to_ids()函数将分词后的文本转换为对应的Bert模型中的token id。

title = "这是一个中文标题"
tokenized_title = tokenizer.tokenize(title)
input_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokenized_title)

在上述代码中，title为要预测的中文标题，tokenized_title是将文本进行分词后的结果，input_ids是将分词结果转换为对应的token id。

5. 添加特殊标记：在预测标题时，通常需要在文本的开头和结尾添加特殊标记。使用tokenizer.cls_token和tokenizer.sep_token来获取Bert模型中的CLS和SEP标记，并将它们添加到input_ids列表的开头和结尾。

input_ids = [tokenizer.cls_token_id] + input_ids + [tokenizer.sep_token_id]

6. 处理长度：由于Bert模型对输入长度有限制，通常需要对长度进行截断或填充操作。可以使用tokenizer.max_model_input_sizes属性获取Bert模型支持的最大输入长度，并对input_ids进行相应处理。

max_length = tokenizer.max_model_input_sizes['bert-base-multilingual-cased']
if len(input_ids) > max_length:
    input_ids = input_ids[:max_length]
else:
    input_ids += [0] * (max_length - len(input_ids))

在上述代码中，max_length获取了模型支持的最大输入长度，并进行了判断和处理。

完成上述步骤后，就可以使用预训练的Bert模型对中文标题进行预测了。在实际应用中，还需要将处理后的input_ids转换为模型可以接受的输入类型（如torch.tensor），并将其输入到Bert模型中进行预测。

下面是一个完整的示例：

from pytorch_pretrained_bert import BertTokenizerfrom_pretrained

# 加载预训练的BertTokenizer
tokenizer = BertTokenizerfrom_pretrained('bert-base-multilingual-cased')

# 预测中文标题
title = "这是一个中文标题"
tokenized_title = tokenizer.tokenize(title)
input_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokenized_title)
input_ids = [tokenizer.cls_token_id] + input_ids + [tokenizer.sep_token_id]
max_length = tokenizer.max_model_input_sizes['bert-base-multilingual-cased']
if len(input_ids) > max_length:
    input_ids = input_ids[:max_length]
else:
    input_ids += [0] * (max_length - len(input_ids))

# 将input_ids转换为模型可以接受的输入类型，并输入到Bert模型中进行预测
input_tensor = torch.tensor([input_ids])
outputs = model(input_tensor)

在上述代码中，model表示已加载的预训练的Bert模型，可以根据实际需求进行选择和加载。最后，outputs变量将包含对中文标题的预测结果。