BERT是一种基于Transformer架构的预训练模型，它通过用大量未标记的语料进行预训练，然后再根据特定任务进行微调。在处理句子对任务时，BERT采用了一种称为"Segment Embeddings"的机制，以及一个特殊的输入表示方式。

  BERT的输入是一串标记化的文本，其中使用"[SEP]"标记将两个句子连接起来形成一个句子对。句子对的输入表示是通过对每个token进行标记的方式实现的，包括添加特殊的"[CLS]"标记表示句子对的开头和添加"[SEP]"标记表示句子之间的分隔。

  在BERT模型中，每个token首先被转换为其对应的词向量，然后通过位置编码进行编码，这样模型可以捕捉到语义和句法之间的关系。此外，BERT还引入了"Segment Embeddings"，用于区分句子对中不同句子的表示。具体地说，在输入中使用了两个不同的标记来表示两个句子，其中一个句子的所有token使用一个标记，而另一个句子的所有token使用另一个标记。

  在进行预训练和微调过程中，BERT模型同时考虑了两个句子的上下文信息，利用Transformer的自注意力机制，可以有效地捕捉到句子对之间的关联和依赖关系。通过预训练和微调，BERT模型可以学习到包括句子顺序、关联等在内的各种语义和句法特征，从而在各种句子对任务中取得较好的性能。