中文BERT模型预训练中的字符级别分词方案：pytorch_pretrained_bert.BertTokenizer详解

pytorch_pretrained_bert是一个基于PyTorch的BERT模型预训练库，它提供了一个BertTokenizer类，用于将中文文本进行字符级别的分词处理。本文将详细介绍BertTokenizer的使用方法，并给出一个使用例子。

首先，我们需要安装pytorch_pretrained_bert库，可以使用以下命令进行安装：

pip install pytorch_pretrained_bert

安装完成后，我们可以在代码中导入BertTokenizer类：

from pytorch_pretrained_bert import BertTokenizer

接下来，我们需要加载BERT模型的词表文件，可以通过以下代码进行加载：

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

这里使用了bert-base-chinese模型的词表文件，后续的操作都基于这个词表。

加载好词表后，我们可以使用BertTokenizer对中文文本进行分词处理。BertTokenizer的主要方法是tokenize，它接受一个字符串作为输入，并返回一个被分好的词的列表。下面是一个例子：

text = "我喜欢自然语言处理。"
tokens = tokenizer.tokenize(text)
print(tokens)

执行以上代码，会得到以下输出：

['我', '喜', '欢', '自', '然', '语', '言', '处', '理', '。']

可以看到，BertTokenizer将中文文本分割成了一个个单独的字符。注意，这里的"."也被拆分为一个字符。

除了分词之外，BertTokenizer还提供了对分好的词进行编码的方法convert_tokens_to_ids。该方法接受一个词列表作为输入，并返回对应的词id列表。下面是一个使用例子：

ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens)
print(ids)

执行以上代码，会得到以下输出：

[2769, 3966, 5085, 1962, 5476, 7305, 5543, 2356, 3416, 511]

这些数字就是对应词在词表中的索引。

BertTokenizer还提供了一些其他方法，例如将分好的词转换为原始文本的方法convert_tokens_to_string，以及将原始文本编码成词id的方法encode。这些方法的具体使用可以参考官方文档。

综上所述，pytorch_pretrained_bert.BertTokenizer提供了一种方便而高效的字符级别分词方案，适用于中文文本的处理。通过使用BertTokenizer，我们可以将中文文本转换成BERT模型可以处理的字符序列，为后续的任务提供了基础。