中文文本摘要生成的BERT模型预训练方案：pytorch_pretrained_bert.BertTokenizer介绍

pytorch_pretrained_bert 是基于 PyTorch 的预训练 BERT 模型实现库，它提供了一套API，方便用户加载和使用预训练模型。BertTokenizer 是该库中的一个重要组件，用于将中文文本分割成词汇单元，以供模型训练和推理使用。

BertTokenizer的使用十分简便。下面，让我们来了解一下BertTokenizer的具体介绍和使用例子。

1. 安装依赖和库：

pip install pytorch-pretrained-bert

2. 导入所需的库和模块：

from pytorch_pretrained_bert import BertTokenizer

3. 创建BertTokenizer对象：

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

这里，我们使用预训练的中文 BERT 模型(bert-base-chinese)创建了一个BertTokenizer对象。

4. 分词：

text = "这是一个BERT模型的预训练方案的使用例子。"
tokens = tokenizer.tokenize(text)

tokenize 方法将输入的文本分割成一个个词汇，并将结果保存在tokens变量中。

5. 将tokens转换成输入模型的特征：

indexed_tokens = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens)

convert_tokens_to_ids方法将分割后的词汇转换成对应的索引序列，以供模型进行特征表示。

6. 添加特殊标记：

tokens = ["[CLS]"] + tokens + ["[SEP]"]
indexed_tokens = [tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens)]

在模型输入序列中，我们需要添加一些特殊的标记，比如 [CLS] 表示序列的开始，[SEP]表示序列的结束。这里，我们将它们添加到分割后的词汇序列的开头和结尾。

使用BertTokenizer，我们可以方便地将中文文本分割成词汇单元，并将其转换成模型所需的特征表示。这样就能够为预训练的BERT模型提供输入，并获得相应的输出。

这是使用pytorch_pretrained_bert.BertTokenizer进行中文文本摘要生成的BERT模型预训练方案的简要介绍和示例。希望对您有所帮助！