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
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'}、
＃...
＃]
`` `