ロードされたBERTモデルを使用してマスクされた単語を予測する方法の例を次に示します。

`` python
＃最初に、入力テキストを準備してテンソルに変換する必要があります
text = "[cls]これは、マスクされた[マスク]ワードを含む文です。」
input_ids = torch.tensor（tokenizer.encode（text））。unsqueeze（0）

＃利用可能な場合は、入力テンソルをGPUに移動します
torch.cuda.is_available（）の場合：
  input_ids = input_ids.cuda（）

＃マスクされた単語を予測します
torch.no_grad（）を使用して：
  outputs = model（input_ids）
  prediced_token = torch.argmax（outputs [0] [0、input_ids [0] .tolist（）。index（103）]）
  Predicted_word = tokenizer.decode（[predicted_token.item（）]）

＃予測された単語を印刷します
print（f "predicted word：{predicted_word}"） `` `

この例では、入力テキストは最初にBertトークネザーを使用してトークン化され、次にテンソルに変換されます。マスクされた単語は、103のエンコードを持つ「[マスク]」のトークンによって識別されます。次に、bertモデルを使用してマスクされた単語を予測し、予測された単語はBertトークネザーを使用してデコードされ、印刷されます。
Here is an example of how to use the loaded BERT model to predict a masked word:

```python
# First, you need to prepare the input text and convert it to a tensor
text = "[CLS] This is a sentence with a masked [MASK] word."
input_ids = torch.tensor(tokenizer.encode(text)).unsqueeze(0)

# Move the input tensor to the GPU if available
if torch.cuda.is_available():
  input_ids = input_ids.cuda()

# Predict the masked word
with torch.no_grad():
  outputs = model(input_ids)
  predicted_token = torch.argmax(outputs[0][0, input_ids[0].tolist().index(103)])
  predicted_word = tokenizer.decode([predicted_token.item()])

# Print the predicted word
print(f"Predicted word: {predicted_word}")```

In this example, the input text is first tokenized using the BERT tokenizer, and then converted to a tensor. The masked word is identified by the `[MASK]` token, which has an encoding of 103. The BERT model is then used to predict the masked word, and the predicted word is decoded using the BERT tokenizer and printed.