bert如何对分好的词进行编码代码

BERT使用了一种叫做WordPiece的分词方法，将单词和子词片段组合成词汇表中的词。对于已经分好词的文本，BERT需要将每个词转换成对应的向量表示，这个过程被称为编码。

BERT使用了一种叫做Transformer的神经网络模型来进行编码。具体来说，BERT使用了两个Transformer编码器，分别称为BERT-base和BERT-large，它们有不同的层数和参数数量。

下面是一个简单的Python代码示例，演示如何使用BERT对分好的词进行编码：

from transformers import BertTokenizer, BertModel

# 加载BertTokenizer和BertModel
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')

# 定义要编码的文本
text = "This is an example sentence."

# 使用tokenizer将文本转换为词汇表中的token
tokens = tokenizer.tokenize(text)

# 将token转换为其对应的编号
input_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens)

# 将编号转换为PyTorch张量
input_tensor = torch.tensor([input_ids])

# 使用BertModel对文本进行编码
outputs = model(input_tensor)

# 获取编码结果
encoded_layers = outputs[0]

在这个例子中，我们首先加载了BertTokenizer和BertModel。然后，我们定义了一个要编码的文本。我们使用BertTokenizer将文本转换为词汇表中的token，并将token转换为其相应的编号。接下来，我们将编号转换为PyTorch张量，并使用BertModel对文本进行编码。最后，我们获取编码结果，即`encoded_layers`。