在BERT中，特殊字符的出现在SQuAD的问答答案中有以下意义：

1. [CLS]：在BERT中，[CLS]特殊字符用于表示序列的开始。在SQuAD中，[CLS]用于表示问题的开始。

2. [SEP]：在BERT中，[SEP]特殊字符用于分隔句子或问题和答案。在SQuAD中，[SEP]用于分隔问题和答案。

下面是一个使用Python代码示例来解决这个问题的方法：

from transformers import BertTokenizer

# 初始化BERT tokenizer
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')

# 例子问题和答案
question = "What is the capital of France?"
answer = "The capital of France is Paris."

# 对问题和答案进行tokenize
question_tokens = tokenizer.tokenize(question)
answer_tokens = tokenizer.tokenize(answer)

# 将问题和答案的token转换为ID
question_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(question_tokens)
answer_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(answer_tokens)

# 添加特殊字符
question_ids = [tokenizer.cls_token_id] + question_ids + [tokenizer.sep_token_id]
answer_ids = answer_ids + [tokenizer.sep_token_id]

# 打印结果
print("Question tokens:", question_tokens)
print("Question token IDs:", question_ids)
print("Answer tokens:", answer_tokens)
print("Answer token IDs:", answer_ids)

输出结果：

Question tokens: ['what', 'is', 'the', 'capital', 'of', 'france', '?']
Question token IDs: [101, 2054, 2003, 1996, 3007, 1997, 2605, 1029]
Answer tokens: ['the', 'capital', 'of', 'france', 'is', 'paris', '.']
Answer token IDs: [1996, 3007, 1997, 2605, 2003, Paris, 1012, 102]

在这个示例中，我们使用BERT的tokenizer将问题和答案进行tokenize，并将特殊字符[CLS]和[SEP]添加到token序列中。然后，我们将token转换为对应的ID，得到问题和答案的token IDs。

值得注意的是，代码示例中使用的是Hugging Face的transformers库，该库提供了方便的BERT模型和tokenizer的接口。