Bert模型在输入文本时会自动对单词进行拆分，这个拆分方法可能不同于我们平常使用的分词方式，需要我们理解和处理。下面是使用Python中的transformers库实现对中文文本的Bert模型输入示例：

from transformers import BertTokenizer, BertModel
import torch

# 加载Bert模型和tokenizer
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-multilingual-cased')
model = BertModel.from_pretrained('bert-base-multilingual-cased')

# 输入文本
text = "我爱自然语言处理"

# 对文本进行拆分和编码
input_ids = tokenizer.encode(text, add_special_tokens=True)
input_ids = torch.tensor([input_ids])

# 运行Bert模型输出
outputs = model(input_ids)

上述代码中，我们首先加载了Bert模型和tokenizer，然后输入了一段中文文本，使用tokenizer对其进行拆分和编码，最后输入到Bert模型中得到输出结果。要注意的是，Bert模型对于不同语言的文本可能采用不同的拆分方式，在使用时需要考虑文本的语言和特点。