Python中pytorch_pretrained_bert.BertTokenizerfrom_pretrained()从已训练模型中恢复中文标题的方法

在使用pytorch_pretrained_bert库中的BertTokenizer类时，可以使用from_pretrained()方法从预训练模型中恢复中文标题。

以下是一个简单的使用示例：

首先，确保已经安装了pytorch_pretrained_bert库，可以通过以下命令进行安装：

!pip install pytorch_pretrained_bert

接下来，导入所需的库和模型：

from pytorch_pretrained_bert import BertTokenizer

然后，从已训练模型中恢复中文标题。在这个示例中，我们使用bert-base-chinese模型，该模型是经过大规模中文预训练的模型。

tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese')

现在，我们可以使用恢复的BertTokenizer实例对中文标题进行分词，例如：

title = "这是一个中文标题"
tokens = tokenizer.tokenize(title)

print(tokens)

输出结果将是一个包含分词结果的列表，如：

['这', '是', '一', '个', '中', '文', '标', '题']

除了tokenize()方法外，BertTokenizer还提供了其他一些有用的方法，如convert_tokens_to_ids()将词条转换为ID，convert_ids_to_tokens()将ID转换为词条等。

ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens)

print(ids)

tokens_back = tokenizer.convert_ids_to_tokens(ids)

print(tokens_back)

convert_tokens_to_ids()的输出将是一个包含ID的列表，如：

[6821, 3221, 671, 702, 704, 704, 3618, 3633]

而convert_ids_to_tokens()的输出将是一个包含词条的列表，如：

['这', '是', '一', '个', '中', '文', '标', '题']

这就是如何使用pytorch_pretrained_bert库中的BertTokenizer类从已训练模型中恢复中文标题的方法。通过这个方法，我们可以使用预训练的BERT模型对输入的中文标题进行分词和编码。