def _tokenize(self, text): # 文本分词 tokens = list(jieba.cut(text)) token_ids = [] for token in tokens: if token in self.vocab_mapping: # 如果当前词存在于词表，将词转换为词的ID. token_id = self.vocab_mapping[token] token_ids.append(token_id) else: # OOV情况处理 # 如果该词为多字的词，将其拆分多个字，分别将这些字转换为相应的ID； # 如果该词为单字，则从词表中随机采样一个词，其ID作为该词的ID if len(token) > 1: for t in list(token): if t in self.vocab_mapping: token_ids.append(self.vocab_mapping[t]) else: token_ids.append(np.random.choice(len(self.vocab_mapping), 1)[0]) else: token_ids.append(np.random.choice(len(self.vocab_mapping), 1)[0]) # 对文本进行填充或者截断 token_ids, attention_mask = self._pad_truncate(token_ids) return token_ids, attention_mask

这段代码定义了一个名为`_tokenize`的私有方法，用将文本进行分词和转换成对应的词的ID。

在这个方法中，首先使用jieba库对文本进行分词，将分词结果存储在列表`tokens`中。

然后，通过遍历分词结果，对每个词进行处理。如果当前词存在于`self.vocab_mapping`中（即词表），则将该词转换为对应的词的ID，并将其添加到`token_ids`列表中。

如果当前词不在词表中（即OOV情况），则需要进行处理。如果该词是多字的词（长度大于1），则将其拆分成多个字，并分别将这些字转换为相应的ID，并添加到`token_ids`列表中。

如果该词是单字（长度为1），则从词表中随机采样一个词，并将其对应的ID添加到`token_ids`列表中。

最后，通过调用`_pad_truncate`方法对文本进行填充或截断，得到最终的`token_ids`和`attention_mask`。

你可以调用这个方法来将文本进行分词和转换成对应的词的ID。注意，在使用这段代码之前，需要确保已经导入了必要的库，如jieba、numpy等，并且在类中定义了`_pad_truncate`方法来进行填充或截断操作。