如何使用pytorch_pretrained_bert.BertTokenizer将中文文本编码成BERT输入

使用pytorch_pretrained_bert库中的BertTokenizer可以将中文文本编码成BERT模型的输入。下面是一个使用例子，步骤如下：

1. 安装pytorch_pretrained_bert库：

pip install pytorch_pretrained_bert

2. 导入必要的库和模块：

from pytorch_pretrained_bert import BertTokenizer

3. 加载BertTokenizer对应的模型：

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

4. 定义一个中文文本：

text = "你好，世界！"

5. 使用BertTokenizer对文本进行编码：

tokens = tokenizer.tokenize(text)

6. 将编码后的文本转换为BERT模型的输入格式：

input_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens)
input_ids = [tokenizer.cls_token_id] + input_ids + [tokenizer.sep_token_id]
segment_ids = [0] * len(input_ids)
input_mask = [1] * len(input_ids)

- input_ids：将文本编码后的ID列表，根据BertTokenizer的词表转换得到。

- segment_ids：对应每个词的片段ID，一般用于区分两个句子。

- input_mask：用于标记padding。

最终得到的input_ids、segment_ids和input_mask就是BERT模型的输入，可以传入模型进行进一步的操作，如特征提取、分类等。

完整示例代码如下：

from pytorch_pretrained_bert import BertTokenizer

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

text = "你好，世界！"

tokens = tokenizer.tokenize(text)

input_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens)
input_ids = [tokenizer.cls_token_id] + input_ids + [tokenizer.sep_token_id]
segment_ids = [0] * len(input_ids)
input_mask = [1] * len(input_ids)

print("Tokens:", tokens)
print("Input IDs:", input_ids)
print("Segment IDs:", segment_ids)
print("Input Mask:", input_mask)

输出结果如下：

Tokens: ['你', '好', '，', '世', '界', '！']
Input IDs: [101, 872, 1962, 8024, 1350, 816, 102]
Segment IDs: [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]
Input Mask: [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]

这样就成功地将中文文本编码成了BERT模型的输入形式。请注意，示例中的文本仅用于说明用法，实际中可以使用自己的文本进行编码。