要给出BERT预处理中使用WordPiece的明确似然的解决方法，需要进行以下步骤：

1. 安装transformers库：这是一个用于自然语言处理任务的库，包括BERT模型和预处理函数。可以使用以下命令安装：

pip install transformers

2. 导入必要的库：

from transformers import BertTokenizer
import torch

3. 加载BERT tokenizer：

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

4. 定义一个函数来计算明确似然：

def compute_wordpiece_likelihood(text):
    tokens = tokenizer.tokenize(text)
    wordpiece_tokens = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens)
    input_ids = tokenizer.encode(text, add_special_tokens=True)
    input_ids_tensor = torch.tensor([input_ids])
    outputs = tokenizer(input_ids_tensor)
    wordpiece_likelihood = outputs.logits[0, wordpiece_tokens].sum()
    return wordpiece_likelihood

5. 调用函数并计算明确似然：

text = "This is a sample sentence."
likelihood = compute_wordpiece_likelihood(text)
print("WordPiece明确似然：", likelihood)

这个代码示例演示了如何使用BERT tokenizer和transformers库来计算给定文本的WordPiece的明确似然。注意，这里使用了BERT-base模型，可以根据需要选择其他模型。