构建一个基于BERT模型的垃圾邮件分类器。
训练数据集和测试数据集，包含有标记的邮件文本数据。
要构建基于BERT模型的垃圾邮件分类器，首先需要进行以下步骤：

1. 利用BERT模型将邮件文本转化为向量表示。
2. 将转化后的向量输入到一个分类器中，例如逻辑回归或支持向量机（SVM）。
3. 训练分类器并对其进行调优，使其在训练数据集上的表现最好。
4. 使用测试数据集来评估分类器的性能，例如查准率、查全率和 F1 值等指标。

在进行以上步骤时，需要注意以下问题：

1. 数据集的质量：训练数据集应包含足够数量的垃圾邮件与非垃圾邮件，以及标记确切的标签。
2. BERT模型的选择：可用不同的预训练BERT模型，包括不同的大小和训练语料库。
3. 数据预处理：需要对邮件文本进行去除停用词，词干提取和其他预处理方法，以减少噪声和提高准确性。
4. 调参：需要进行适当的调参，以获得最佳性能。

针对以上问题，利用合适的BERT模型、合理预处理和调参方式可构建出一个有较高准确率的垃圾邮件分类器。