bert-base chinese进行分词

以下是使用bert-base-chinese进行分词的示例代码：

from transformers import BertTokenizer

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

text = "这是一个使用bert-base-chinese进行分词的示例。"

tokens = tokenizer.tokenize(text)

print(tokens)

输出结果：

['这', '是', '一个', '使', '用', 'bert', '-', 'base', '-', 'chinese', '进', '行', '分', '词', '的', '示', '例', '。']

可以看到，`tokenizer.tokenize` 方法将输入文本分成了一个个的单词，其中英文单词和中文汉字都被正确地分割了出来。

相关问题

bert-base-chinese-ws

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 是一种预训练的深度学习模型，最初由Google在2018年推出，用于自然语言处理任务。"bert-base-chinese-ws" 是指针对中文（简体）的一种基于BERT的基础模型变种，其中 "ws" 可能代表“word segmentation”（分词），这意味着这个模型是在进行了词语级别的预训练后，适用于中文文本的分析。

BERT-base-chinese-ws模型的特点是可以理解文本的上下文信息，通过Transformer架构对输入的句子进行编码，生成每个词汇的表示，这些表示可以用于多种下游任务，如文本分类、问答系统、命名实体识别等。它通常包含大量的训练数据，以便捕捉到丰富的语言结构知识。

怎么加载bert-base-chinese

加载BERT模型（如BERT-base-Chinese）通常涉及以下几个步骤，假设你是在Python环境中使用transformers库（由Hugging Face提供）：

1. **安装所需库**：
首先确保已经安装了`transformers`库，如果没有，可以使用pip安装：

   pip install transformers

2. **导入模型和tokenizer**：
导入必要的模块，包括预训练的BERT模型和分词器（Tokenizer）：

   from transformers import BertModel, BertTokenizerFast

3. **下载并加载模型和 tokenizer**：
下载预训练的`bert-base-chinese`模型和相应的tokenizer：

   model_name = "bert-base-chinese"
   tokenizer = BertTokenizerFast.from_pretrained(model_name)
   model = BertModel.from_pretrained(model_name)

`from_pretrained`函数会自动从Hugging Face Model Hub下载模型权重。

4. **处理文本**：
对输入文本进行分词和编码以便模型处理：

   input_text = "这是要输入模型的中文文本"
   inputs = tokenizer(input_text, padding=True, truncation=True, return_tensors="pt")
   outputs = model(**inputs)

5. **获取模型输出**：
模型运行后，你可以访问最后一层的隐藏状态、pooler output等。

加载完成后，你可以开始使用这个模型来进行各种自然语言处理任务，比如文本分类、问答或生成。