human
Bert LanguageモデルをPython（Pytorch）にインポートする最良の方法は何ですか？
gpt
Pytorchを使用してBert LanguageモデルをPythonにインポートするには、Transformersライブラリを使用できます。Transformersライブラリは、BERTモデルを含む多数の事前に訓練されたトランスモデルに簡単にアクセスできるPythonライブラリです。トランスライブラリを使用してBERTモデルをインポートする方法の例を次に示します。

`` python
＃最初に、Transformersライブラリをインストールする必要があります。
＃次のコマンドを実行することでこれを行うことができます。
ピップインストールトランス

＃次に、必要なモジュールをインポートする必要があります
トーチをインポートします
変圧器から、オートオートコーニザ、Automodelから

＃バートトークネザーをロードします
tokenizer = autotokenizer.from_pretrained（ "Bert-Base-Uncased"）

＃BERTモデルをロードします
model = automodel.from_pretrained（ "bert-base-uncased"））

＃利用可能な場合は、モデルをGPUに移動します
torch.cuda.is_available（）の場合：
  model = model.cuda（）
`` `

BERTモデルとトークナイザーをロードしたら、それらを使用してテキストをエンコードしたり、感情分析を実行したり、質問したり、その他のNLPタスクを実行したりできます。
human
これらの手順に従った後、ロードされたモデルを使用してマスクされた単語を予測するにはどうすればよいですか？
gpt
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。