是的，Transformer模型可以用于中文文本的处理。Transformer模型是一种基于自注意力机制的神经网络模型，它在自然语言处理任务中取得了许多重要的突破，包括机器翻译、文本生成、情感分析等。

  对于中文文本的处理，Transformer模型可以很好地处理中文的词序和句法结构。中文语言有着独特的特点，例如不同于英文的词序和语法结构，而Transformer模型的自注意力机制使其能够更好地学习句子中不同词之间的依赖关系，并捕捉长距离依赖关系。

  在使用Transformer模型处理中文文本时，需要预先将中文文本进行分词，将一个中文句子切分为一系列的词或者字。常用的中文分词工具有jieba和pkuseg等。分词后的中文文本可以作为Transformer模型的输入，经过编码和解码的过程，可以实现各种中文文本处理任务，如中文机器翻译、中文情感分析等。

  需要注意的是，中文文本的处理通常需要更大的词表大小，因为中文中的字和词往往比英文更多。此外，中文文本的处理还需要特殊的预处理和后处理步骤，如去除停用词、对词性标注等，以提高模型的效果和鲁棒性。

  总结来说，Transformer模型可以很好地处理中文文本，但在具体应用中需要做一些适配和优化。