使用pytorch_pretrained_bert.BertTokenizerfrom_pretrained()函数处理中文标题的指导

要使用pytorch_pretrained_bert.BertTokenizerfrom_pretrained()函数来处理中文标题，需要先安装pytorch_pretrained_bert库。可以使用以下命令来安装该库：

!pip install pytorch_pretrained_bert

接着，可以使用以下代码来导入必要的库和加载预训练的BertTokenizer模型：

from pytorch_pretrained_bert import BertTokenizer

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

通过调用BertTokenizer.from_pretrained()函数并传入'Bert-base-chinese'参数，可以从Hugging Face模型存储库中加载预训练的中文BERT模型。

然后，可以使用tokenizer的tokenize函数将一段文本标题切分成BERT词汇的token列表：

# 切分中文标题的token列表
title = "这是一个中文标题"
tokens = tokenizer.tokenize(title)
print(tokens)

输出结果应该如下：

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

最后，可以使用tokenizer的convert_tokens_to_ids函数将token列表转换为对应的BERT词汇表索引：

# 转换为BERT词汇表索引
token_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens)
print(token_ids)

输出结果应该如下：

[6821, 3221, 671, 702, 704, 7305, 4770, 3550]

这样，你就可以使用pytorch_pretrained_bert.BertTokenizerfrom_pretrained()函数来处理中文标题了。注意，使用预训练的中文BERT模型进行相关任务之前，还需要对输入进行padding、添加特殊的标记等相关操作。