To import the BERT language model into Python using PyTorch, you can use the transformers library. The transformers library is a Python library that provides easy access to a large number of pre-trained transformer models, including the BERT model. Here is an example of how to import the BERT model using the transformers library:

```python
# First, you need to install the transformers library. 
# You can do this by running the following command:
pip install transformers

# Next, you need to import the necessary modules
import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModel

# Load the BERT tokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")

# Load the BERT model
model = AutoModel.from_pretrained("bert-base-uncased")

# Move the model to the GPU if available
if torch.cuda.is_available():
  model = model.cuda()
```

Once you have loaded the BERT model and tokenizer, you can use them to encode text, perform sentiment analysis, question answering, and other NLP tasks.
หากต้องการนำเข้าโมเดลภาษา BERT ไปยัง Python โดยใช้ PyTorch คุณสามารถใช้ไลบรารี Transformers ได้ ไลบรารี Transformers เป็นไลบรารี Python ที่ช่วยให้เข้าถึงโมเดล Transformer ที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้าจำนวนมากได้อย่างง่ายดาย รวมถึงโมเดล BERT นี่คือตัวอย่างวิธีการนำเข้าโมเดล BERT โดยใช้ไลบรารี Transformers: ```python # ก่อนอื่น คุณต้องติดตั้งไลบรารี Transformers # คุณสามารถทำได้โดยการรันคำสั่งต่อไปนี้: pip ติดตั้ง Transformers # ถัดไป คุณต้องนำเข้าโมดูลที่จำเป็น นำเข้าไฟฉายจากหม้อแปลง นำเข้า AutoTokenizer, AutoModel # โหลดโทเค็น BERT tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased" ) # โหลดโมเดล BERT model = AutoModel.from_pretrained("bert-base-uncased") # ย้ายโมเดลไปที่ GPU หากมี ถ้า torch.cuda.is_available(): model = model.cuda() ``` เมื่อคุณ ได้โหลดโมเดล BERT และโทเค็นไนเซอร์แล้ว คุณสามารถใช้โมเดลเหล่านี้เพื่อเข้ารหัสข้อความ ทำการวิเคราะห์ความรู้สึก การตอบคำถาม และงาน NLP อื่นๆ ได้
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence