Pytorchを使用してBert LanguageモデルをPythonにインポートするには、トランスライブラリをインストールする必要があります。このライブラリは、BERTモデルを含むNLPタスクの事前に訓練されたモデルを提供します。

次のPIPコマンドを使用して、トランスライブラリをインストールできます。

`` `Instrubers```

ライブラリをインストールしたら、次のコードを使用してBERTモデルをPythonコードにインポートできます。

`` python
変圧器から、オートオートコーニザ、Automodelから

tokenizer = autotokenizer.from_pretrained（ "Bert-Base-Uncased"）
Model = automodel.from_pretrained（ "bert-base-uncased"） `` `

このコードでは、トランスライブラリのオートトコーケン剤と自動化クラスを使用して、事前に訓練されたBERTモデルをロードしています。「Bert-Base-Uncased」という議論は、ロードしたい事前に訓練されたモデルの名前です。

BERTモデルをロードすると、センチメント分析、質問応答、テキスト分類など、さまざまなNLPタスクに使用できるようになりました。
To import the BERT language model into Python using PyTorch, you need to install the transformers library. This library provides pre-trained models for NLP tasks, including the BERT model.

You can install the transformers library using the following pip command:

```install transformers```

Once you have installed the library, you can import the BERT model into your Python code using the following code:

```python
from transformers import AutoTokenizer, AutoModel

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")
model = AutoModel.from_pretrained("bert-base-uncased")```

In this code, we are using the AutoTokenizer and AutoModel classes from the transformers library to load the pre-trained BERT model. The argument "bert-base-uncased" is the name of the pre-trained model that we want to load.

With the BERT model loaded, you can now use it for various NLP tasks, such as sentiment analysis, question answering, and text classification.