这个错误信息通常出现在使用BERT模型时，因为模型需要输入向量而不是字符串。要解决这个问题，可以检查输入数据的类型和格式是否符合BERT模型的要求。

举例来说，下面的代码示例中出现了这个问题：

import torch
from transformers import BertTokenizer, BertModel

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

input_text = "This is an example sentence."
encoded_inputs = tokenizer(input_text, return_tensors='pt')

outputs = model(encoded_inputs)

当运行这段代码时，就会出现“TypeError: string indices must be integers”错误。这是因为“encoded_inputs”实际上是一个字典类型，而BERT模型需要的输入类型是张量，所以需要把它转换为张量：

encoded_inputs = tokenizer(input_text, return_tensors='pt')
input_ids = encoded_inputs['input_ids']
attention_mask = encoded_inputs['attention_mask']

outputs = model(input_ids, attention_mask=attention_mask)

这样就可以解决这个问题了。