PyTorch预训练BERT模型：使用pytorch_pretrained_bert.BertTokenizer进行中文文本分词

PyTorch预训练BERT模型是一个非常强大的自然语言处理工具，可以用于各种NLP任务。在使用BERT模型之前，通常需要对文本进行分词，将文本转换为模型可以处理的输入格式。在处理中文文本时，可以使用pytorch_pretrained_bert库中的BertTokenizer类进行分词。

BertTokenizer类提供了一种方便的方式来将中文文本分割成一个个词语。下面是一个使用该类的例子，以及一些常用方法的介绍：

from pytorch_pretrained_bert import BertTokenizer

# 加载预训练的中文BERT模型的词表
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese')

# 待处理的中文文本
text = "今天天气很好，去公园散步了。"

# 将文本分割成一个个词语
tokens = tokenizer.tokenize(text)
print(tokens)

输出结果：

['今', '天', '天', '气', '很', '好', '，', '去', '公', '园', '散', '步', '了', '。']

在上面的例子中，我们首先加载了预训练的中文BERT模型的词表。然后，我们定义了一个待处理的中文文本。使用BertTokenizer的tokenize()方法，将文本分割成一个个词语。最后，我们打印了分割后的词语列表。

除了tokenize()方法，BertTokenizer类还提供了其他一些常用的方法，如下所示：

- convert_tokens_to_ids(tokens)：将分词后的词语转换为对应的词id。

- convert_ids_to_tokens(ids)：将词id转换回对应的词语。

- add_tokens(tokens)：添加自定义的词语到词表中。

- get_vocab()：获取当前词表中的所有词语。

通过使用这些方法，我们可以轻松地将文本转换为BERT模型可以处理的输入格式。

尽管这只是BertTokenizer类的一个简单使用示例，但希望它对你理解如何使用pytorch_pretrained_bert.BertTokenizer进行中文文本分词提供了帮助。使用BERT模型处理中文文本的能力可以极大地提升NLP任务的效果。