如何用Bert做文本填空，并使输入的最大token数限制在512

当使用BERT模型进行文本填充时，输入的最大token数限制在512是一个常见的需求，因为BERT模型的输入最大长度为512个token。如果文本超过了这个限制，你需要进行适当的截断或缩短操作。

以下是一个示例代码，演示如何使用BERT模型进行文本填充，并在输入的最大token数限制为512时进行截断：

from transformers import BertTokenizer, BertForMaskedLM

# 加载BERT模型和分词器
model_name = 'bert-base-uncased'
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = BertForMaskedLM.from_pretrained(model_name)

# 定义待填空的句子
text = "I love Transformers! It is a great [MASK] for natural language processing tasks."

# 将句子分割成多个子句，每个子句不超过512个token
max_length = 512
sub_texts = []
current_text = ""
for word in text.split():
    if len(current_text) + len(word) < max_length - 2:  # -2 是为了留出 '[CLS]' 和 '[SEP]'
        current_text += " " + word
    else:
        sub_texts.append(current_text.strip())
        current_text = word
sub_texts.append(current_text.strip())

# 对每个子句进行填空并输出结果
for sub_text in sub_texts:
    # 使用分词器对子句进行分词和编码
    tokens = tokenizer.tokenize(sub_text)
    tokens_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens)

    # 找到填空的位置
    mask_index = tokens.index('[MASK]')
    tokens_ids[mask_index] = tokenizer.mask_token_id

    # 将编码后的句子转换为Tensor输入模型
    input_ids = torch.tensor([tokens_ids])

    # 使用BERT模型进行预测
    with torch.no_grad():
        outputs = model(input_ids)
        predictions = outputs[0]

    # 获取填空位置的预测结果
    predicted_index = torch.argmax(predictions[0, mask_index]).item()
    predicted_token = tokenizer.convert_ids_to_tokens([predicted_index])[0]

    # 打印预测结果
    filled_text = sub_text.replace('[MASK]', predicted_token)
    print(filled_text)

在上述代码中，我们首先将待填空的句子拆分成多个子句，每个子句的长度不超过512个token。然后对每个子句进行填空操作，与之前的代码示例相同。最后，打印填充后的每个子句。

请注意，当文本超过512个token时，你可能需要根据你的具体需求进行适当的截断或缩短操作。此示例仅演示了一种基本的处理方法。