用BERT进行文本预处理

BERT模型需要进行一些文本预处理步骤来准备输入数据。以下是一些常见的BERT文本预处理步骤：

1. 分词（Tokenization）：将句子分割为单词或子词。BERT使用的是WordPiece分词器，它将单词分成子词，例如“playing”可以被分割成“play”和“##ing”。

2. 添加特殊标记（Adding special tokens）：在输入序列的开始和结尾添加特殊的标记，例如“[CLS]”和“[SEP]”标记。[CLS]在分类任务中用于表示整个句子的向量，[SEP]用于分隔句子。

3. 生成输入ID（Generating input IDs）：使用BERT的词汇表将每个单词或子词映射到一个整数，生成输入ID序列。

4. 生成输入掩码（Generating input masks）：创建一个与输入ID序列相同大小的掩码序列，其中标记的位置用1表示，其余位置用0表示。这有助于BERT模型区分实际单词和填充的单词。

5. 生成句子ID（Generating segment IDs）：对于句子级的任务，需要为每个单词或子词生成一个句子ID。例如，在句子对分类任务中，每个输入序列都有一个句子ID，0表示第一句话，1表示第二句话。

完成这些步骤后，您就可以将预处理的输入序列输入到BERT模型中进行训练或推理。