BERT模型的输出是一个文本序列的表示向量，通常用于文本相关任务，如文本分类、文本匹配等。对于文本分类任务，可以使用BERT模型来判断文本属于哪个类别。在BERT模型中，将文本A和文本B连接起来，然后通过一个分类层来预测类别。

如果想要得到文本A + 文本B = 某种分类的结果，可以使用BERT模型的双塔结构，其中一塔用于处理文本A，另一塔用于处理文本B，然后将两个塔的输出进行相加或拼接，并通过一个分类层来预测类别。

以下是一个使用Python代码实现的示例：

import tensorflow as tf
from transformers import BertTokenizer, TFBertModel

# 加载BERT模型和tokenizer
model_name = 'bert-base-chinese'
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name)
bert_model = TFBertModel.from_pretrained(model_name)

# 定义输入文本
text_a = "文本A"
text_b = "文本B"

# 使用tokenizer将文本转换为BERT模型的输入
inputs = tokenizer.encode_plus(text_a, text_b, add_special_tokens=True, max_length=512, padding='max_length', return_tensors='tf')

# 使用BERT模型进行预测
outputs = bert_model(inputs.input_ids, attention_mask=inputs.attention_mask)

# 获取文本A和文本B的表示向量
text_a_output = outputs[0][:, 0, :]
text_b_output = outputs[0][:, 1, :]

# 将文本A和文本B的表示向量进行相加或拼接
combined_output = tf.math.add(text_a_output, text_b_output)
# 或者使用拼接方式
# combined_output = tf.concat([text_a_output, text_b_output], axis=1)

# 使用一个分类层来预测类别
classification_layer = tf.keras.layers.Dense(num_classes, activation='softmax')
predictions = classification_layer(combined_output)

# 输出预测结果
print(predictions)

在上述代码中，我们首先加载了BERT模型和tokenizer。然后定义了输入文本text_a和text_b。接下来，使用tokenizer将文本转换为BERT模型的输入，其中add_special_tokens=True用于添加特殊标记，max_length用于将输入文本进行填充或截断至指定长度，padding='max_length'用于指定填充方式，return_tensors='tf'用于返回TensorFlow格式的输入。

然后，将输入传递给BERT模型，得到模型的输出。通过索引操作，我们获取到文本A和文本B的表示向量text_a_output和text_b_output。接下来，可以将这两个表示向量进行相加或拼接，得到combined_output。

最后，我们使用一个分类层来预测类别，并输出预测结果。其中，num_classes是类别的数量，可以根据具体任务进行设置。