使用BERT模型对文本进行分类。
文本数据集以及类别标签。
使用BERT模型对文本进行分类，需要完成以下步骤：
1. 准备好文本数据集和对应的类别标签。
2. 对文本数据集进行数据预处理，包括对文本进行分词、将文本转化为数字表示等。
3. 利用BERT模型进行训练，训练目标是使模型能够根据输入的文本数据，预测其对应的类别标签。
4. 对训练好的模型进行测试，将测试数据输入模型中，预测其类别标签。
5. 根据测试结果对模型进行调优和优化。