PaddleNLP模块中Tokenizer方法，主要实现什么功能，请python展示

好的，我明白了。关于你的问题，PaddleNLP模块中的Tokenizer方法主要实现将输入的文本数据转换为模型可以处理的向量数据，也就是文本的tokenization（分词）和padding（补齐）。具体实现过程中，Tokenizer会将分词后的单词转换为对应的ID，再根据设定的最大长度进行补齐。下面是一个Python代码示例：

import paddle
from paddlenlp.data import Pad
from paddlenlp.data import Stack
from paddlenlp.data import Tuple


# 使用Tokenizer进行分词和padding
tokenizer = paddlenlp.data.BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
text_batch = [
    "I love PaddlePaddle!",
    "I also love PaddleNLP!",
    "I use PaddleNLP to do natural language processing tasks."
]
tokenized_batch = [tokenizer.tokenize(text) for text in text_batch]
max_seq_len = 32
token_id_batch = [tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokenized) for tokenized in tokenized_batch]
pad_token_id = tokenizer.pad_token_id
batchify_fn = lambda samples, fn=Tuple(
    Stack(axis=0), Pad(pad_val=pad_token_id, pad_right=False, axis=0),
    Stack(axis=0))
data_loader = paddle.io.DataLoader(dataset=token_id_batch, batch_size=3, collate_fn=batchify_fn)

for batch_data in data_loader:
    input_ids, token_type_ids, attention_mask = batch_data
    # 这里省略具体的模型输入处理过程...

注意：这只是一个简单的示例，实际上，Tokenizer的实现还包括了一些特殊的token处理和文本清理等问题，具体使用时需要根据具体情况调整。