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？
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'}、
＃...
＃]
`` `