函数计算FC这个问题怎么解决？

这个错误表明BertTokenizer对象没有vocab属性。要解决这个问题，您需要确保您使用的是正确的分词器和模型。请检查您的代码，确保您使用了正确的分词器和模型。如果您使用的是Hugging Face的transformers库，可以尝试以下解决方案：

1. 确保您已经安装了最新版本的transformers库。您可以使用以下命令更新库：

pip install --upgrade transformers

1. 检查您的代码中是否正确导入了所需的模块和类。例如，如果您使用的是BERT模型，您需要导入以下内容：

from transformers import BertTokenizer, BertModel

1. 确保您在创建BertTokenizer对象时指定了正确的模型名称。例如，对于BERT模型，您可以使用以下代码创建一个分词器对象：

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

1. 如果问题仍然存在，您可以尝试使用其他分词器，例如DistilBertTokenizer或AlbertTokenizer。只需将上述代码中的'bert-base-uncased'替换为相应的模型名称即可。

这个问题是由于在使用RexUniNLUPipeline时，BertTokenizer对象没有'vocab'属性导致的。为了解决这个问题，你可以尝试以下方法：

1. 确保你已经正确安装了transformers库，并且版本是最新的。你可以使用以下命令进行安装或更新：

pip install transformers --upgrade

1. 在创建BertTokenizer对象时，确保你使用了正确的模型名称。例如，如果你使用的是BERT-base模型，你应该这样创建tokenizer：

from transformers import BertTokenizer

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

1. 如果问题仍然存在，你可以尝试使用其他预训练模型，或者检查你的代码是否有误。