如何使用BertForMaskedLM或BertModel计算句子的困惑程度？

BertForMaskedLM和BertModel是基于BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）模型的两个常用类。它们可以用于计算句子的困惑程度，即根据给定的句子，判断该句子在语义上的难以理解程度。

使用BertForMaskedLM或BertModel计算句子的困惑程度的步骤如下：

1. 导入相关库和模型：
2. 导入相关库和模型：
3. 对句子进行预处理：
4. 对句子进行预处理：
5. 使用BertForMaskedLM或BertModel进行推断：
6. 使用BertForMaskedLM或BertModel进行推断：
7. 解码预测结果：
8. 解码预测结果：
9. 计算困惑程度：
10. 计算困惑程度：

通过以上步骤，我们可以得到句子的困惑程度。BertForMaskedLM和BertModel可以通过预训练的BERT模型对句子进行编码和预测，从而得到句子中被掩盖的部分的最可能的词语，并通过计算该词语的困惑程度来评估句子的难以理解程度。

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