关于BERT要重新写一个邻接矩阵的生成代码

[studykz]

您好，使用bert模型中的 tokenizer.tokenize方法把文本处理成token之后，是直接使用spacy中的nlp函数做依存分析吗，但是这样nlp这个函数会把一些单词分词进行分析，比如对'[CLS] '和' [SEP] '，这样的话最后的邻接矩阵和bert的数据长度就对不上了，请问这个怎么解决

[Xillv]

从Bert-transformers那个库调用tokenizer的那个方法，把文本变成Bert专属的token，然后将这个token作为输入，调用spacy包做依存句法分析得到token间的依存关系，然后用这个依存关系构建Bert版本的邻接矩阵