text序列转成index序列

将文本序列转换为索引序列通常需要使用词汇表（vocabulary）和tokenizer。词汇表是将文本词汇映射到唯一整数值的字典，tokenizer则将文本序列转换为单词或子词的序列。下面是一个使用Python和PyTorch的例子：

import torch
from transformers import BertTokenizer

# 使用bert的tokenizer
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')

# 定义文本序列
text = "This is an example sentence to convert into index sequence."

# 使用tokenizer将文本转换为单词或子词的序列
tokens = tokenizer.encode(text, add_special_tokens=True)

# 将单词或子词序列转换为索引序列
indexed_tokens = torch.tensor(tokens)

在上面的代码中，我们使用了`BertTokenizer`类来进行文本序列到单词或子词序列的转换。`encode`方法会将文本序列转换为单词或子词序列，并添加特殊标记（如`[CLS]`和`[SEP]`），最后返回一个整数列表。我们将整数列表转换为PyTorch的张量，以便进行模型输入。