Bert模型在处理文本时是基于词级别的，但是在将单词拆分成子词时并没有直接使用已经存在的分词工具，而是使用字典和规则来判断每个单词是否需要拆分成子词及如何进行拆分。具体来说，Bert模型使用了基于WordPiece算法的分词方式。WordPiece算法是一种无监督的分词算法，可以将单词拆分成子词。它是一种迭代算法，首先将每个单词拆分成字符，然后根据每个字符的出现频率形成候选子词表，最后通过最大似然估计选取出现频率最高的子词。下面是一个使用BertTokenizer进行分词的例子：

from transformers import BertTokenizer

tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
text = "This is a test sentence"
tokens = tokenizer.tokenize(text)
print(tokens)

输出结果为：

['this', 'is', 'a', 'test', 'sentence']

可以看到，BertTokenizer使用了WordPiece算法对输入的句子进行了拆分，将其拆分成了单词列表。需要注意的是，BertTokenizer还会将每个词转换为小写，并在每个句子的开头添加特殊的[CLS]标记，表示句子的开始，以及在每个句子的结尾添加特殊的[SEP]标记，表示句子的结束。