BERT Transformer出现KeyError: 3问题是由于tokenizer在编码过程中没有将所有的单词转化为对应的词汇ID，导致无法在词汇表中找到对应的ID值。

解决方法是通过对tokenizer重新初始化，使其包含所有需要的单词，并使用try-except语句来捕获KeyError异常。具体代码示例如下：

from transformers import BertTokenizer

# 重新初始化tokenizer
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')

# 更新tokenizer的词汇表
new_tokens = ['new_word_1', 'new_word_2', 'new_word_3']
tokenizer.add_tokens(new_tokens)

# 捕获KeyError
try:
    encoded_input = tokenizer.encode(text)
except KeyError as e:
    # 处理KeyError
    print("Error: ", e)

在上述示例中，我们重新初始化了tokenizer，并添加了三个新的单词到tokenizer的词汇表中。然后，我们用try-except语句来捕获KeyError异常，以处理在编码时可能发生的问题。