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文本摘要：BERT用于文本摘要：8.数据预处理与BERT模型

输入

1文本摘要：BERT用于文本摘要的数据预处理与模型输入

1.1数据预处理基础

1.1.1文本清洗与分词

文本预处理是文本摘要任务中至关重要的一步，它直接影响到模型的训练

效果和最终的摘要质量。在使用BERT进行文本摘要之前，我们首先需要对原始

文本进行清洗和分词处理。

文本清洗

文本清洗的目的是去除文本中的噪声，如HTML标签、特殊字符、数字、

停用词等，以提高模型的训练效率和效果。以下是一个使用Python进行文本清

洗的示例：

importre

defclean_text(text):

清洗文本，去除HTML标签、特殊字符和数字。

#去除HTML标签

text=re.sub(r[^]+,,text)

#去除非字母字符

text=re.sub(r[^a-zA-Z\s],,text)

#去除数字

text=re.sub(r\d+,,text)

#去除多余空格

text=re.sub(r\s+,,text).strip()

returntext

#示例文本

text=p这是一段包含HTML标签的文本，123数字和特殊字符！@#。/p

#清洗文本

cleaned_text=clean_text(text)

print(cleaned_text)

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分词

分词是将连续的文本切分成一个个独立的词语的过程。对于中文文本，我

们需要使用专门的中文分词工具，如jieba。分词后的文本将作为BERT模型的

输入。

importjieba

deftokenize_text(text):

使用jieba对中文文本进行分词。

returnlist(jieba.cut(text))

#示例文本

text=这是一段需要分词的中文文本。

#分词

tokens=tokenize_text(text)

print(tokens)

1.1.2构建词汇表与词嵌入

在文本预处理阶段，构建词汇表和词嵌入是为模型提供语义信息的关键步

骤。BERT模型使用预训练的词嵌入，因此我们不需要从头构建词汇表和词嵌入，

但需要了解如何将文本转换为BERT可以理解的输入格式。

构建词汇表

BERT使用的是基于WordPiece的词汇表，它将词汇切分成更小的片段，以

处理未知词和多语言问题。BERT的词汇表通常包含30522个词片段。

词嵌入

BERT的词嵌入是通过预训练得到的，它为每个词片段提供了一个固定长度

的向量表示，这个向量包含了词的语义信息。在使用BERT进行文本摘要时，我

们直接使用预训练的词嵌入。

1.1.3将文本转换为BERT输入格式

BERT模型的输入需要包含以下部分：

输入ID（InputIDs）：文本中每个词片段的词汇表索引。

注意力掩码（AttentionMask）：指示哪些位置是填充的，哪些位

置是实际的词片段。

词片段掩码（TokenTypeIDs）：用于区分输入文本中的两个句子。

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以下是一个使用HuggingFace的transformers库将文本转换为BERT输入格

式的示例：

fromtransformersimportBertTokenizer

#初始化BERT的分词器

tokenizer=BertTokenizer.from_pretrained(bert-base-chinese)

defprepare_bert_input(text):

使用BERT的分词器将文本转换为BERT输入格式。

#分词并转换为输入ID

input_ids=tokenizer.encode(text,add_special_tokens=True)

#创建注意力掩码

attention_mask=[1]*len(input_ids)

#词片段掩码，这里假设只有一个句子

token_type_ids=[0]*