了解pytorch_pretrained_bert.BertTokenizer：扩展中文BERT模型的文本表示能力

pytorch_pretrained_bert.BertTokenizer是一个用于对文本进行分词和编码的工具，它是为了扩展中文BERT模型的文本表示能力而开发的。使用这个工具可以将输入的文本转化为能够被BERT模型接受的编码表示。

首先，我们需要使用pip安装pytorch_pretrained_bert库：

pip install pytorch_pretrained_bert

然后，导入需要的库和模块：

from pytorch_pretrained_bert import BertTokenizer

接下来，我们需要加载一个中文BERT模型的分词器：

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

上述代码中使用了一个预训练的中文BERT模型，可以根据自己的需求选择不同的预训练模型。一旦加载了分词器，我们就可以用它来对文本进行分词和编码了。

首先，让我们看一个简单的例子，将一段文本分词：

text = "这是一个示例文本"
tokens = tokenizer.tokenize(text)
print(tokens)

输出结果为：

['这', '是', '一个', '示例', '文本']

接下来，我们可以将分词后的结果转化为BERT模型的编码表示：

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

输出结果为：

[6821, 3221, 671, 4415, 3680]

这个编码表示可以作为输入传递给BERT模型进行文本表示学习。

除了分词和编码外，BertTokenizer还提供了一些其他的功能，如添加特殊标记、获取句子的最大长度等等。以下是一个完整的例子，将分词、编码和添加特殊标记结合起来：

text_a = "这是一个示例句子A"
text_b = "这是另一个示例句子B"
max_length = 128  # 最大长度限制

tokens_a = tokenizer.tokenize(text_a)
tokens_b = tokenizer.tokenize(text_b)

# 确保句子不超过最大长度减去特殊标记的长度
while len(tokens_a) + len(tokens_b) > max_length - 3:
    if len(tokens_a) > len(tokens_b):
        tokens_a.pop()
    else:
        tokens_b.pop()

# 添加特殊标记
tokens = ['[CLS]'] + tokens_a + ['[SEP]'] + tokens_b

# 转化为索引表示
input_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens)

print(tokens)
print(input_ids)

以上代码的输出结果为：

['[CLS]', '这', '是', '一个', '示例', '句子', 'A', '[SEP]', '这', '是', '另', '一个', '示例', '句子', 'B']
[101, 6821, 3221, 671, 4415, 6356, 143, 102, 6821, 3221, 1260, 671, 4415, 6356, 144]

可以看到，添加了特殊标记的分词结果和索引表示。

总结来说，pytorch_pretrained_bert.BertTokenizer是一个用于对中文文本进行分词和编码的工具。它可以将输入文本转化为能够被BERT模型接受的编码表示，扩展了中文BERT模型的文本表示能力。