PaddleNLP模块中pretrainedTokenizerBase方法，主要功能是什么，请python展示

pretrainedTokenizerBase方法的主要功能是根据训练好的预训练词向量模型，将输入的文本序列转化为词向量的序列。这个方法是PaddleNLP中的一个基类，可以被其它Tokenizer的子类继承。下面是根据PaddleNLP中的一个中文词向量模型，使用预训练的Tokenizer对一句话进行编码的Python代码：

import paddle
from paddlenlp.embeddings import Tokenizer,PositionalEmbedding
from paddlenlp.datasets import load_dataset

train_ds, val_ds, test_ds = load_dataset("bq_corpus", splits=["train", "dev", "test"])

tokenizer = Tokenizer(vocab_file='tokenizer_vocab.txt')
pos_encoder = PositionalEmbedding(hidden_size=32, max_length=256)

text = "今天天气真好"
tokenized_text = tokenizer(text)
print(tokenized_text)

pos_text = pos_encoder(tokenized_text)
print(pos_text)

其中，`tokenizer_vocab.txt`是一个文本文件，存放着训练好的词向量模型中每一个单词对应的ID编号和词向量。`tokenizer(text)`方法将`text`字符串分词，并将每个词转化为在词向量模型中对应的ID编号。最后，`pos_encoder`可以将转化后的ID序列转化为词向量序列。