BERTモデルを使用してマスクされた単語を予測するには、トークン化された整数のシーケンスとして入力を準備し、モデルを介して入力を実行する必要があります。以下は、BERTモデルでマスクされた単語を予測する方法の例です。
＃「クイックブラウン[マスク]が怠zyな犬を飛び越える」という文があるとしましょう。

＃最初に、文をトークン化する必要があります
input_ids = tokenizer.encode（ "クイックブラウン[マスク]が怠zyな犬をジャンプします。"、return_tensors = 'pt'）

＃モデルを介して入力を実行します
torch.no_grad（）を使用して：
  outputs = model（input_ids）

＃モデルの最後のレイヤーは、マスクされた単語の予測を出力します。
＃予測は、出力タプルの2番目の要素に保存されます。
prection_scores = outputs [0] [0、tokenizer.encode（ "[mask]"）[0]]

＃最も可能性の高いトークンのインデックスを取得します
Prediced_index = torch.argmax（prediction_scores）.item（）

＃インデックスからトークンを取得します
predicted_token = tokenizer.decode（[prediced_index]）

print（ "予測されるトークンは："、predicted_token）

これにより、マスクされた単語の予測トークンが得られます。この場合、この場合は「フォックス」です。これは単なる例であり、実際の出力はトレーニングデータと使用される特定のBERTモデルによって異なる場合があることに注意してください。
To predict a masked word using the BERT model, you will need to prepare your input as a sequence of tokenized integers, and then run the input through the model. Here is an example of how to predict a masked word in the BERT model:
# Let's say you have a sentence: "The quick brown [MASK] jumps over the lazy dog."

# First, you will need to tokenize the sentence
input_ids = tokenizer.encode("The quick brown [MASK] jumps over the lazy dog.", return_tensors='pt')

# Run the input through the model
with torch.no_grad():
  outputs = model(input_ids)

# The last layer of the model outputs the prediction for the masked word.
# The predictions are stored in the second element of the output tuple.
prediction_scores = outputs[0][0, tokenizer.encode("[MASK]")[0]]

# Get the index of the most probable token
predicted_index = torch.argmax(prediction_scores).item()

# Get the token from the index
predicted_token = tokenizer.decode([predicted_index])

print("The predicted token is:", predicted_token)

This will give you the predicted token for the masked word, which in this case is "fox". Note that this is just an example and the actual output may vary based on the training data and the specific BERT model used.