使用BERT预训练模型，将给定的文本数据进行分类。
一组有标记的文本数据，需要将其分类为不同的类别。
使用BERT预训练模型进行文本分类，步骤如下：

1. 准备数据集，将文本数据和对应的类别标签整理成模型可读取的数据格式。

2. 加载BERT预训练模型，并根据任务需求进行微调。微调即在预训练模型的基础上，通过反向传播算法来更新模型参数，以适应新的文本分类任务。

3. 将微调后的BERT模型作为特征提取器，提取输入文本的特征。

4. 将文本特征输入到分类器中，通过softmax等函数将文本映射到具体的类别，得到分类结果。

5. 对模型进行评估，例如计算分类准确率、精确率、召回率、F1得分等指标，以验证分类效果。