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.'},
#   ...
# ]
```
 นั่นเป็นไปไม่ได้จริงๆ กับคลาส `BertModel` พื้นฐาน ซึ่งจะส่งคืนเฉพาะประโยคที่ฝังเท่านั้น วิธีที่แนะนำของ HuggingFace ในการใช้ BERT สำหรับการคาดเดาคำที่ปกปิดคือผ่านโมดูล `ไปป์ไลน์`: ```หลามจากหม้อแปลงนำเข้าไปป์ไลน์ unmasker = ไปป์ไลน์('fill-mask', model='bert-base-uncased') print(unmasker ("การแก้แค้นเป็นอาหารที่เสิร์ฟได้ดีที่สุด [MASK]")) # [ # {'score': 0.3299422264099121, 'token': 3147, 'token_str': 'cold', 'sequence': 'revenge is a Dish bestทำหน้าที่ cold.'}, # {'score': 0.07907173037528992, 'token': 19350, 'token_str': 'กลางแจ้ง', 'ลำดับ': 'การแก้แค้นเป็นอาหารที่เสิร์ฟนอกบ้านได้ดีที่สุด'}, # ... # ] ` ``
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence