请写一个python代码的完型填空的nlp语言模型。要求输入文本，预测我的标签词

好的，我可以为你写一个Python代码的完型填空的NLP（自然语言处理）语言模型，使用PyTorch和transformers库。这个模型可以根据输入的文本，预测缺失的标签词。下面是代码实现：

import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForMaskedLM

# 加载预训练模型和分词器
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-chinese")
model = AutoModelForMaskedLM.from_pretrained("bert-base-chinese")

# 定义函数，预测缺失的标签词
def predict(text):
    # 将文本转换为模型输入格式
    inputs = tokenizer.encode(text, add_special_tokens=True, return_tensors="pt")
    # 找到需要预测的标签词的位置
    blank_pos = torch.where(inputs == tokenizer.mask_token_id)[1]
    # 使用模型预测标签词
    outputs = model(inputs)[0]
    predictions = torch.argmax(outputs, dim=2)
    predicted_labels = []
    for pos in blank_pos:
        predicted_labels.append(tokenizer.decode(predictions[0, pos]).strip())
    # 将预测的标签词填入文本中
    for label, pos in zip(predicted_labels, blank_pos):
        text = text.replace(tokenizer.mask_token, label, 1)
    return text

# 测试模型
text = "今天是__，天气__，我和小明一起去__。我们先去了公园，看到了很多__在花丛中飞舞。然后，我们去了__店，点了一份__和一杯__，品尝着美食，享受着__的时光。"
filled_text = predict(text)
print(filled_text)

这个模型使用了BERT模型来预测缺失的标签词，可以处理中文文本。在代码中，我们首先加载了预训练模型和分词器。然后，定义了一个函数`predict`，这个函数接受一个文本作为输入，将文本转换为模型输入格式，并找到需要预测的标签词的位置。接着，使用模型预测每个标签词的可能取值，并将预测的标签词填入文本中。最后，输出填好空格后的完整文本。

你可以根据自己的需求修改或完善这个代码。