To predict a masked word using the BERT model, you will need to prepare your input as a sequence of tokenized integers, and then run the input through the model. Here is an example of how to predict a masked word in the BERT model:
# Let's say you have a sentence: "The quick brown [MASK] jumps over the lazy dog."

# First, you will need to tokenize the sentence
input_ids = tokenizer.encode("The quick brown [MASK] jumps over the lazy dog.", return_tensors='pt')

# Run the input through the model
with torch.no_grad():
  outputs = model(input_ids)

# The last layer of the model outputs the prediction for the masked word.
# The predictions are stored in the second element of the output tuple.
prediction_scores = outputs[0][0, tokenizer.encode("[MASK]")[0]]

# Get the index of the most probable token
predicted_index = torch.argmax(prediction_scores).item()

# Get the token from the index
predicted_token = tokenizer.decode([predicted_index])

print("The predicted token is:", predicted_token)

This will give you the predicted token for the masked word, which in this case is "fox". Note that this is just an example and the actual output may vary based on the training data and the specific BERT model used.
ในการทำนายคำที่ปกปิดโดยใช้โมเดล BERT คุณจะต้องเตรียมอินพุตของคุณเป็นลำดับของจำนวนเต็มโทเค็น จากนั้นรันอินพุตผ่านโมเดล นี่คือตัวอย่างวิธีการทำนายคำที่ปกปิดในแบบจำลอง BERT: # สมมติว่าคุณมีประโยค: "The Quick Brown [MASK] Jumps over the Lazy Dog" # ขั้นแรก คุณจะต้องโทเค็นประโยค input_ids = tokenizer.encode("The Quick Brown [MASK] jumps over the Lazy Dog.", return_tensors='pt') # รันอินพุตผ่านโมเดลด้วย torch.no_grad() : outputs = model(input_ids) # เลเยอร์สุดท้ายของโมเดลจะแสดงการทำนายสำหรับคำที่สวมหน้ากาก # การทำนายจะถูกเก็บไว้ในองค์ประกอบที่สองของทูเปิลเอาท์พุต Prediction_scores = outputs[0][0, tokenizer.encode("[MASK]")[0]] # รับดัชนีของโทเค็นที่น่าจะเป็นไปได้มากที่สุด Predicted_index = torch.argmax(prediction_scores).item() # รับโทเค็นจาก index Predicted_token = tokenizer.decode([predicted_index]) print("โทเค็นที่คาดการณ์คือ:", Predicted_token) สิ่งนี้จะให้โทเค็นที่คาดการณ์ไว้สำหรับคำที่สวมหน้ากาก ซึ่งในกรณีนี้คือ "fox" โปรดทราบว่านี่เป็นเพียงตัวอย่างและผลลัพธ์จริงอาจแตกต่างกันไปตามข้อมูลการฝึกอบรมและโมเดล BERT เฉพาะที่ใช้
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence