中文BERT模型训练数据预处理工具之pytorch_pretrained_bert.BertTokenizer

pytorch_pretrained_bert是一个用于预处理训练数据的Python工具。它提供了BertTokenizer类，用于将中文文本转化为BERT模型可以接受的输入格式。

下面是pytorch_pretrained_bert.BertTokenizer的使用例子：

1. 首先，确保已经安装了pytorch_pretrained_bert库。可以使用以下命令进行安装：

pip install pytorch_pretrained_bert

2. 导入必要的库和模块：

from pytorch_pretrained_bert import BertTokenizer

3. 创建一个BertTokenizer实例：

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

这将使用预训练的BERT模型来构建一个BertTokenizer实例。'bert-base-chinese'是一个中文BERT模型的名称，它已经在pytorch_pretrained_bert库中内置了。

4. 使用BertTokenizer对文本进行分词：

text = "我喜欢使用中文BERT模型！"
tokens = tokenizer.tokenize(text)

这将使用BertTokenizer对文本进行分词，返回一个包含各个词语的列表。

5. 将分词后的文本转化为模型的输入格式：

input_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens)

这将使用BertTokenizer将分词后的词语转化为BERT模型接受的输入格式，即将每个词语映射为BERT模型的词汇表中的id。

6. 打印结果：

print(input_ids)

这将打印出转化后的输入格式，即将词语映射为对应的id。

通过以上步骤，我们可以将中文文本转化为BERT模型可以接受的输入格式，并进行训练或推理等操作。

希望以上内容对你有帮助！