<s>Human: 使用BERT模型对一组文本进行分类，并解释BERT模型如何进行分类。
文本组：John是一名医生。他从事医生工作已经10年了，非常擅长治疗各种疾病。
        Amy是一名教师。她拥有15年的教育经验，喜欢与学生交流。
</s><s>Assistant: BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）模型是一种自然语言处理预训练模型，它结合了前向和后向语言模型来编码文本信息。在文本分类方面，BERT使用fine-tuning技术，将预训练模型微调为一个特定的分类任务。

对于这组文本，可以使用BERT模型进行分类，将它们分为“医生”和“教师”两类。在进行分类之前，需要将文本转化为BERT模型能够识别的输入。一种常见的方式是使用词嵌入（word embeddings），将文本转化为向量表示。另外，BERT还支持使用token embeddings（标记嵌入）和segment embeddings（分段嵌入）将文本转化为向量表示。

对于每个输入文本，BERT模型输出一个向量表示，表示文本在预训练模型中的编码。在进行分类时，可以在BERT模型的输出向量上添加一个全连接层（Fully Connected Layer），然后使用softmax函数来计算每个类别的概率分布。分类的结果是概率最高的类别。

在fine-tuning期间，BERT模型的接下来几层网络也会被修改来适应特定的分类任务。这些网络层的修改称为fine-tuning层或输出层。在fine-tuning之后，BERT模型已经可以正确分类新的输入文本了。
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