如何把文本作为BERT的输入

BERT需要输入一组tokenized的文本，其中每个token都被映射到一个整数ID。因此，将文本作为BERT的输入涉及以下步骤：

1. Tokenization：使用BERT的预训练tokenizer将输入文本分割为一组tokens。例如，使用Hugging Face的transformers库中的tokenizer。

2. Padding：为了确保每个输入序列都具有相同的长度，使用padding将tokens序列填充到相同的长度。padding通常使用一个特殊的token，如[PAD]。

3. 生成输入ID：使用tokenizer将每个token映射到其对应的整数ID。此步骤还可以使用截断（truncation）来限制序列长度。

4. 生成输入mask：由于padding tokens不包含任何信息，因此需要一种方法告诉模型哪些tokens是真正的输入，哪些是padding。可以使用一个mask向量，其中1表示真正的输入token，0表示padding token。

5. 生成输入segment ID：BERT是一个双向模型，因此需要告诉模型每个token属于哪个句子。如果输入只包含一个句子，则所有token都属于同一个segment，因此可以使用一个固定的segment ID。如果输入包含两个句子，则需要将每个句子中的tokens分配给不同的segments。

6. 将所有信息组合成一个输入张量：最后，将token ID、mask和segment ID组合成一个张量，可以作为BERT的输入。这个张量可以是一个PyTorch或TensorFlow张量，具体取决于你使用的框架。