BERT能否用于训练用于分类的非文本序列数据？

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种基于Transformer模型的预训练语言表示模型，主要用于处理自然语言处理（NLP）任务。由于BERT是针对文本序列数据进行训练的，因此不能直接用于训练非文本序列数据的分类任务。

对于非文本序列数据的分类任务，可以考虑使用其他适合的模型和方法。以下是一些常见的用于非文本序列数据分类的方法：

1. 传统机器学习算法：例如支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）、决策树（Decision Tree）等。这些算法可以通过提取和选择合适的特征来进行分类。
2. 深度学习模型：例如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）等。这些模型可以通过适当的数据预处理和网络结构设计来处理非文本序列数据。
3. 集成学习方法：例如Bagging、Boosting等。这些方法可以通过组合多个基础分类器的预测结果来提高分类性能。

对于非文本序列数据的分类任务，可以根据具体的数据特点和任务需求选择合适的方法。在腾讯云的产品中，可以考虑使用腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tensorflow）提供的各种机器学习工具和服务来进行模型训练和部署。

需要注意的是，以上提到的方法和产品仅供参考，具体选择还需根据实际情况进行评估和决策。