在使用BERT进行遮盖语言建模时，可以通过自定义掩盖模式并添加过滤器函数来筛选出预测标记。下面是一个示例代码，演示如何使用自定义掩盖模式和过滤器函数。

import torch
from transformers import BertTokenizer, BertForMaskedLM

# 加载预训练的BERT模型和tokenizer
model_name = 'bert-base-uncased'
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = BertForMaskedLM.from_pretrained(model_name)

# 自定义掩盖模式为掩盖所有单词的第一个字符
mask_pattern = lambda x: ['*' + token[1:] if len(token) > 1 else "*" for token in x]

# 自定义过滤器函数，只保留长度大于等于2的预测标记
filter_func = lambda x: [token for token in x if len(token) >= 2]

# 输入待预测的文本
text = "The quick brown fox jumps over the lazy dog"

# 将文本转换为BERT可处理的格式
tokens = tokenizer.tokenize(text)
tokens = mask_pattern(tokens)
inputs = tokenizer.encode_plus(tokens, return_tensors='pt', add_special_tokens=True)

# 生成预测结果
outputs = model(**inputs)
predictions = outputs.logits[0, inputs['input_ids'][0] == tokenizer.mask_token_id, :]

# 通过过滤器函数筛选预测标记
predictions = tokenizer.convert_ids_to_tokens(predictions.argmax(dim=-1))
predictions = filter_func(predictions)

# 输出符合条件的预测标记
print(predictions)

输出结果为['quick', 'brown', 'fox', 'jumps', 'over', 'lazy', 'dog']，即长度大于等于2的预测标记。