それは実際には、ベース「bertmodel」クラスでは不可能であり、文は文の埋め込みのみを返します。Huggingfaceの推奨される方法で、Masked Wordの予測にBertを使用する方法は、「パイプライン」モジュールを使用します。

`` python
トランスからインポートパイプラインから
unmasker = pipeline（ 'fill-mask'、model = 'bert-base-uncased'）
print（unmasker（ "復venは最高の料理）[マスク]。"））
＃[
＃{'スコア'：0.3299422264099121、 'token'：3147、 'token_str'： 'cold'、 'sequence'： '復venは冷たい料理です'}、
＃{'score'：0.07907173037528992、 'token'：19350、 'token_str'： 'outdoors'、 'sequence'： '復venは屋外で最高の料理です'}、
＃...
＃]
`` `
That's actually not possible with the base `BertModel` class, which only returns a sentence embedding. HuggingFace's recommended way way to use BERT for masked word prediction is through the `pipeline` module:

```python
from transformers import pipeline
unmasker = pipeline('fill-mask', model='bert-base-uncased')
print(unmasker("Revenge is a dish best served [MASK]."))
# [
#   {'score': 0.3299422264099121, 'token': 3147, 'token_str': 'cold', 'sequence': 'revenge is a dish best served cold.'},
#   {'score': 0.07907173037528992, 'token': 19350, 'token_str': 'outdoors', 'sequence': 'revenge is a dish best served outdoors.'},
#   ...
# ]
```