要给出“BERT分词器模型”包含代码示例的解决方法，首先需要理解BERT分词器是如何工作的。

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种预训练的语言模型，它可以用于各种自然语言处理（NLP）任务，包括分词。BERT分词器使用了WordPiece分词算法，它将文本分割成一系列的子词（subwords）。

下面是一个使用Hugging Face的transformers库来加载BERT分词器模型和进行分词的示例代码：

from transformers import BertTokenizer

# 加载BERT分词器模型
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')

# 输入文本
text = "Hello, how are you doing today?"

# 分词
tokens = tokenizer.tokenize(text)

# 输出分词结果
print(tokens)

上述代码中，我们首先使用BertTokenizer.from_pretrained方法加载了一个预训练的BERT分词器模型，这里使用的是bert-base-uncased模型，你可以根据自己的需求选择不同的模型。

然后，我们将要分词的文本传递给分词器的tokenize方法，它会返回一个包含分词结果的列表。

最后，我们打印出分词结果。

运行上述代码，输出结果应该为：

['hello', ',', 'how', 'are', 'you', 'doing', 'today', '?']

这就是一个简单的使用BERT分词器模型进行分词的例子。你可以根据自己的需求进行修改和扩展。