BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种预训练模型，它可用于生成在各种NLP任务中具有卓越效果的词嵌入向量。下面是BERT词嵌入预处理的工作流程：

1. 文本标记化：将每个输入文本中的单词处理为一个标记化的向量。

2. 加载BERT预训练模型：使用预训练模型来获取每个标记的嵌入向量。

3. 分段：将每个文本标记拆分到长度为N的段，其中N是BERT模型的最大输入长度。

4. 计算嵌入：对于每个标记段，计算它的嵌入向量。嵌入向量可容纳在预定义的长度中, 因此要将小段填充到相同的长度。

5. 结合嵌入向量：将每个使用BERT标记的嵌入向量合并为单个向量，以对整个文本进行编码。

代码示例：

首先，安装必要的Python包，然后将文本输入到BERT预处理类中：

!pip install transformers

from transformers import BertTokenizer, BertModel

tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased', output_hidden_states = True, )

text = "Hello, how are you doing today?"

encoded_input = tokenizer(text, return_tensors='pt')

接下来，计算每个标记嵌入向量，并将嵌入向量合并：

with torch.no_grad():
     encoded_output = model(**encoded_input)

hidden_states = encoded_output[2]

token_embeddings = torch.stack(hidden_states, dim=0)
token_embeddings = torch.squeeze(token_embeddings, dim=1)
token_embeddings = token_embeddings.permute(1,0,2)

sentence_embedding = torch.mean(token_embeddings