要使用BERT预处理器处理.xlsx文件，可以按照以下步骤进行：

1. 将.xlsx文件转换为文本文件。可以使用Python的pandas库来读取.xlsx文件，并将其转换为文本文件。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取.xlsx文件
data = pd.read_excel('your_file.xlsx')

# 将数据保存为文本文件
data.to_csv('your_file.txt', sep='\t', index=False, header=False)

在上述示例中，将数据保存为文本文件时，使用了制表符作为分隔符（sep='\t'），可以根据需要选择适当的分隔符。

2. 使用BERT预处理器处理文本文件。可以使用Hugging Face的transformers库来加载BERT模型和预处理器，并使用预处理器对文本进行处理。以下是一个示例代码：

from transformers import BertTokenizer

# 加载BERT预处理器
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')

# 读取文本文件
with open('your_file.txt', 'r') as file:
    lines = file.readlines()

# 使用BERT预处理器处理文本
processed_lines = []
for line in lines:
    line = line.strip()  # 去除换行符和空格
    encoded_line = tokenizer.encode(line, add_special_tokens=True)
    processed_lines.append(encoded_line)

# 保存处理后的文本
with open('your_processed_file.txt', 'w') as file:
    for line in processed_lines:
        file.write(' '.join(str(token) for token in line))
        file.write('\n')

在上述示例中，使用了Hugging Face的transformers库中的BertTokenizer来加载BERT预处理器。首先，使用tokenizer.encode()方法对每一行文本进行编码，并添加特殊标记（如[CLS]和[SEP]）。然后，将处理后的文本保存到新的文本文件中。

通过以上步骤，就可以使用BERT预处理器处理.xlsx文件了。