bert对文本进行怎样的预处理

BERT进行文本预处理的过程如下：

1. 分词：将输入的文本分成单词或者子词，使用WordPiece算法将单词和子词进行划分。

2. 构建词表：将所有的单词和子词存储在一个词表中，同时为每个单词或子词分配一个唯一的ID。

3. 添加特殊符号：为了对BERT模型进行适当的输入，需要添加一些特殊符号，如[CLS]表示句子的开头，[SEP]表示句子的分隔符。

4. 标记化：将输入的文本转化为数字形式，即将每个单词或子词的ID与其在原始文本中的位置相对应。

5. 填充和截断：为了保证输入文本的长度一致，需要对其进行填充或截断操作，使其达到模型的要求。

6. 创建输入向量：最后将标记化的文本转换为向量，作为BERT模型的输入。

以上就是BERT模型进行文本预处理的基本过程。