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   - text: 한국 수도는 [MASK] 입니다.
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-# Bert-base-kor-v1
+# bert-base-kor-v1
 - Bert-base 한국어 scratch 모델
 - [ai_hub 웹데이터 기반 한국어 말뭉치 데이터](https://aihub.or.kr/aihubdata/data/view.do?currMenu=115&topMenu=100&aihubDataSe=realm&dataSetSn=624) (약 52M Text) 말뭉치로 NSP, MLM  훈련시킨 모델
 - vocab: 30,022개 (BertTokenizer)
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 from transformers import AutoTokenizer, AutoModel, BertForMaskedLM
 import torch
 import torch.nn.functional as F
-tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('bongsoo/Bert-base-kor-v1', do_lower_case=False)
-model = BertForMaskedLM.from_pretrained('bongsoo/Bert-base-kor-v1')
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('bongsoo/bert-base-kor-v1', do_lower_case=False)
+model = BertForMaskedLM.from_pretrained('bongsoo/bert-base-kor-v1')
 text = ['한국 수도는 [MASK] 이다', '프랑스 수도는 [MASK]이다', '충무공 이순신은 [MASK]에 최고의 장수였다']
 tokenized_input = tokenizer(text, max_length=128, truncation=True, padding='max_length', return_tensors='pt')
 outputs = model(**tokenized_input)