BERT模型的输出不包含不确定性信息。然而，可以通过蒙特卡罗Dropout采样的方法来估计模型的不确定性。以下是一个使用PyTorch实现的示例代码：

import torch
import torch.nn as nn
from transformers import BertModel

# 定义带有Dropout层的BERT模型
class BERTUncertaintyModel(nn.Module):
    def __init__(self, bert_model_name, dropout_rate=0.1):
        super(BERTUncertaintyModel, self).__init__()
        self.bert = BertModel.from_pretrained(bert_model_name)
        self.dropout = nn.Dropout(dropout_rate)
        self.linear = nn.Linear(self.bert.config.hidden_size, 2)  # 输出2个类别的分类任务

    def forward(self, input_ids, attention_mask):
        outputs = self.bert(input_ids, attention_mask)
        pooled_output = self.dropout(outputs.pooler_output)
        logits = self.linear(pooled_output)
        return logits

# 使用蒙特卡罗Dropout采样来估计模型的不确定性
def monte_carlo_dropout(model, input_ids, attention_mask, num_samples):
    model.eval()
    softmax = nn.Softmax(dim=1)
    with torch.no_grad():
        logits_sum = torch.zeros(input_ids.size(0), 2).to(input_ids.device)
        for _ in range(num_samples):
            logits = model(input_ids, attention_mask)
            logits_sum += softmax(logits)
        probabilities = logits_sum / num_samples
    return probabilities

# 示例用法
model = BERTUncertaintyModel('bert-base-uncased')
input_ids = torch.tensor([[1, 2, 3, 0, 0]])
attention_mask = torch.tensor([[1, 1, 1, 0, 0]])
num_samples = 10

probabilities = monte_carlo_dropout(model, input_ids, attention_mask, num_samples)
print(probabilities)

在上述代码中，我们首先定义了一个带有Dropout层和分类线性层的BERT模型。然后，我们使用monte_carlo_dropout函数来进行蒙特卡罗Dropout采样，该函数接受BERT模型、输入数据和采样次数作为输入，并返回模型的不确定性估计值。在示例中，我们使用了10次采样，并打印出了模型对于给定输入数据的不确定性估计值。

请注意，这种方法只是一种近似估计，不是BERT模型本身输出的不确定性。