BERT通过两种方式来解决OOV(Out of Vocabulary)问题。首先，BERT使用了WordPiece嵌入，将单词分割为子单词，这些子单词是预先定义好的，因此可以处理之前没有见过的单词。其次，BERT在预训练阶段使用了遮蔽语言模型任务。在该任务中，BERT将输入的文本中的某些单词随机遮蔽或替换，然后通过模型预测这些被遮蔽的单词。这样，在训练过程中，BERT学会了将上下文信息用于预测遮蔽的单词，从而可以更好地处理OOV问题。综上所述，BERT通过WordPiece嵌入和遮蔽语言模型任务来解决OOV问题。