是的，BERT可以用于中文文本。BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种基于变换器（Transformers）的预训练语言模型，它通过大规模无监督训练从大量文本数据中学习语言的表示。BERT能够自动学习句子和词之间的语义关系，从而能够在各种NLP任务中进行迁移学习。

  对于中文文本，BERT可以通过预训练阶段和微调阶段进行适应。在预训练阶段，BERT通过建模中文文本的上下文信息，从而学习到中文词语和句子的表示。在微调阶段，可以使用预训练好的BERT模型来解决各种中文NLP任务，如文本分类、命名实体识别、句子相似度等。通过微调，BERT能够将之前学习到的通用语言知识应用到具体的任务中，提高模型的性能。

  需要注意的是，在使用预训练好的BERT进行中文文本处理时，需要将中文文本转换为字或者词的序列。对于字级别的序列，可以直接将中文文本分割为单个字；对于词级别的序列，可以使用分词工具（如jieba）将中文文本分为单个词语。这样可以得到适合BERT输入的文本序列。

  总而言之，BERT可以非常有效地用于处理中文文本，并在各种中文NLP任务中取得良好的性能。