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。
可以使用BERT模型对这组文本进行分类，分类标签可设为"职业类型"，有"医生"和"教师"两种。

BERT模型是基于Transformer架构的预训练模型，先通过大规模无标注数据的预训练学习语言的表示，再在有标注数据上进行微调或下游任务Fine-tuning，最终用于分类、问答、语言生成等任务。

在对文本进行分类时，可以使用BERT模型在Fine-tuning阶段学到的分类模型。可将文本输入BERT模型中，并在分类层进行输出，输出结果对应各个分类标签的概率值，最终取概率较大的标签作为文本的分类结果。在这个例子中，可输入"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。"和"Amy是一名教师。她拥有15年的教育经验，喜欢与学生交流。"两个文本，最终得出分类结果为"医生"和"教师"。