在PyTorch环境下，如何结合BERT模型进行中文文本的断句和标点符号预测？

要在PyTorch框架下结合BERT模型实现中文文本的断句和标点符号预测，首先需要对BERT模型的基本原理和PyTorch框架的使用有一个清晰的认识。本问题涉及的技术细节较多，下面将分步骤进行说明。

参考资源链接：[PyTorch与BERT实现中文命名实体识别及断句标点预测](https://wenku.csdn.net/doc/2p3osg9nbg?spm=1055.2569.3001.10343)

步骤一：准备BERT预训练模型
BERT模型是基于Transformer架构的预训练语言模型，能够为各种自然语言处理任务提供强大的上下文信息。在PyTorch中，我们通常使用Hugging Face提供的Transformers库来加载预训练的BERT模型。可以通过以下代码进行加载：

from transformers import BertTokenizer, BertModel

# 初始化分词器和模型
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese')
model = BertModel.from_pretrained('bert-base-chinese')

步骤二：文本预处理
中文文本预处理包括分词和编码，BERT需要的输入格式是token IDs和相应的attention masks。使用分词器进行处理后，我们将得到能够输入BERT模型的格式。

text = 

参考资源链接：[PyTorch与BERT实现中文命名实体识别及断句标点预测](https://wenku.csdn.net/doc/2p3osg9nbg?spm=1055.2569.3001.10343)