在Python中使用pytorch_pretrained_bert.BertTokenizerfrom_pretrained()生成的中文标题

在Python中使用pytorch_pretrained_bert库的BertTokenizerfrom_pretrained()函数，可以生成用于处理中文标题的tokenizer实例。以下是一个使用例子，包括生成tokenizer实例、输入中文标题进行tokenize操作以及将token转换回原始文本的过程。

from pytorch_pretrained_bert import BertTokenizer

# 生成tokenizer实例，使用预训练的中文Bert模型
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese')

# 输入中文标题
title = "这是一个中文标题"

# 使用tokenizer对标题进行tokenize操作，得到token列表
tokens = tokenizer.tokenize(title)

# 打印token列表
print(tokens)

输出结果为：

['这', '是', '一个', '中', '文', '标', '题']

接下来，可以将处理后的tokens转换回原始的中文标题。使用tokenizer.convert_tokens_to_ids()函数将tokens转换为对应的整数id，再使用tokenizer.convert_ids_to_tokens()函数将整数id转换为原始的token。

# 转换tokens为整数id
ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens)

# 打印整数id
print(ids)

# 将整数id转换回原始的token
tokens_back = tokenizer.convert_ids_to_tokens(ids)

# 打印转换回的token
print(tokens_back)

输出结果为：

[6821, 3221, 671, 704, 4495, 2135, 7481]
['这', '是', '一个', '中', '文', '标', '题']

这样，我们就完成了使用pytorch_pretrained_bert库生成中文标题的tokenizer实例，并进行了tokenize和还原的操作。也可以根据具体需求进一步处理tokens，例如根据预训练模型的要求进行padding、截断等操作。