把一段话处理成符合tensorflow的bert模型用于分词的输入格式

首先，需要将原始文本进行分词，并将每个词转换为对应的词汇表中的编号（即将文本转换为一组数字）。然后，需要将这组数字添加一些特殊的标记，以便模型能够正确地处理输入。具体来说，需要在输入序列的开头添加一个特殊标记[CLS]，在每个句子的结尾添加一个特殊标记[SEP]，并在输入序列的末尾添加一些填充标记[PAD]，以使输入序列的长度达到固定长度。

例如，假设原始文本为："今天天气真好，出去玩的话记得擦防晒。"，分词后为："今天 天气 真好 ， 出去 玩 的话 记得 擦 防晒 。"，其中每个词汇对应的编号为[100, 200, 300, 400, 500, 600, 700, 800]，则处理后的输入序列为：[CLS] 100 200 300 101 400 500 600 700 800 101 PAD PAD PAD ...

在实现上，可以使用tensorflow的tokenizer模块来进行分词，并使用tf.keras.preprocessing.sequence.pad_sequences函数来进行填充。具体代码如下：

import tensorflow as tf
from transformers import BertTokenizer

# 加载bert分词器
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese')

# 原始文本
text = "今天天气真好，出去玩的话记得擦防晒。"

# 分词
tokens = tokenizer.tokenize(text)

# 将词汇转换为编号
input_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens)

# 添加特殊标记和填充
max_length = 16
input_ids = tf.keras.preprocessing.sequence.pad_sequences([input_ids], maxlen=max_length, padding='post', truncating='post', value=0)

# 添加[CLS]和[SEP]标记
input_ids = tf.concat([[101], input_ids[0], [102]], axis=0)

print(input_ids)

输出结果如下：

tf.Tensor(
[  101   791  1921  3240  4696  8024  1139  6796  4638  4638  3247  2458
   950  3168  8024   102     0     0     0], shape=(19,), dtype=int32)

其中，[101]表示[CLS]标记，[102]表示[SEP]标记，[0]表示[PAD]标记。