diff --git a/docs/source/ko/_toctree.yml b/docs/source/ko/_toctree.yml
index 217f49c95c..e413416d89 100644
--- a/docs/source/ko/_toctree.yml
+++ b/docs/source/ko/_toctree.yml
@@ -330,8 +330,9 @@
         title: (번역중) BERT
       - local: in_translation
         title: (번역중) BertGeneration
+      - local: model_doc/bert-japanese
+        title: 일본어 Bert
       - local: in_translation
-        title: (번역중) BertJapanese
       - local: model_doc/bertweet
         title: Bertweet
       - local: in_translation
diff --git a/docs/source/ko/model_doc/bert-japanese.md b/docs/source/ko/model_doc/bert-japanese.md
new file mode 100644
index 0000000000..8c21ef3558
--- /dev/null
+++ b/docs/source/ko/model_doc/bert-japanese.md
@@ -0,0 +1,79 @@
+<!--Copyright 2020 The HuggingFace Team. All rights reserved.
+
+Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); you may not use this file except in compliance with
+the License. You may obtain a copy of the License at
+
+http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
+
+Unless required by applicable law or agreed to in writing, software distributed under the License is distributed on
+an "AS IS" BASIS, WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. See the License for the
+specific language governing permissions and limitations under the License.
+
+⚠️ Note that this file is in Markdown but contain specific syntax for our doc-builder (similar to MDX) that may not be
+rendered properly in your Markdown viewer.
+
+-->
+
+# 일본어 BERT (BertJapanese) [[bertjapanese]]
+
+## 개요 [[overview]]
+
+일본어 문장에 학습된 BERT 모델 입니다.
+
+각각 서로 다른 토큰화 방법을 사용하는 두 모델:
+
+- MeCab와 WordPiece를 사용하여 토큰화합니다. 이를 위해 추가 의존성 [fugashi](https://github.com/polm/fugashi)이 필요합니다. (이는 [MeCab](https://taku910.github.io/mecab/)의 래퍼입니다.)
+- 문자 단위로 토큰화합니다.
+
+*MecabTokenizer*를 사용하려면, 의존성을 설치하기 위해 `pip install transformers["ja"]` (또는 소스에서 설치하는 경우 `pip install -e .["ja"]`) 명령을 실행해야 합니다.
+
+자세한 내용은 [cl-tohoku 리포지토리](https://github.com/cl-tohoku/bert-japanese)에서 확인하세요.
+
+MeCab과 WordPiece 토큰화를 사용하는 모델 예시:
+
+```python
+>>> import torch
+>>> from transformers import AutoModel, AutoTokenizer
+
+>>> bertjapanese = AutoModel.from_pretrained("cl-tohoku/bert-base-japanese")
+>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("cl-tohoku/bert-base-japanese")
+
+>>> ## Input Japanese Text
+>>> line = "吾輩は猫である。"
+
+>>> inputs = tokenizer(line, return_tensors="pt")
+
+>>> print(tokenizer.decode(inputs["input_ids"][0]))
+[CLS] 吾輩 は 猫 で ある 。 [SEP]
+
+>>> outputs = bertjapanese(**inputs)
+```
+
+문자 토큰화를 사용하는 모델 예시:
+
+```python
+>>> bertjapanese = AutoModel.from_pretrained("cl-tohoku/bert-base-japanese-char")
+>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("cl-tohoku/bert-base-japanese-char")
+
+>>> ## Input Japanese Text
+>>> line = "吾輩は猫である。"
+
+>>> inputs = tokenizer(line, return_tensors="pt")
+
+>>> print(tokenizer.decode(inputs["input_ids"][0]))
+[CLS] 吾 輩 は 猫 で あ る 。 [SEP]
+
+>>> outputs = bertjapanese(**inputs)
+```
+
+<Tip> 
+
+이는 토큰화 방법을 제외하고는 BERT와 동일합니다. API 참조 정보는 [BERT 문서](https://huggingface.co/docs/transformers/main/en/model_doc/bert)를 참조하세요.
+이 모델은 [cl-tohoku](https://huggingface.co/cl-tohoku)께서 기여하였습니다.
+
+</Tip> 
+
+
+## BertJapaneseTokenizer
+
+[[autodoc]] BertJapaneseTokenizer