改进上述代码，我还想要采用python、bert、transformers模型

好的，下面是使用Python、BERT和Transformers模型的代码示例：

import torch
from transformers import BertTokenizer, BertModel

# 加载种子词库
seed_words = []
with open("seed_words.txt", "r", encoding="utf-8") as f:
    for line in f:
        seed_words.append(line.strip())

# 加载微博文本数据
text_data = []
with open("text_data.txt", "r", encoding="utf-8") as f:
    for line in f:
        text_data.append(line.strip())

# 加载BERT模型和分词器
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese')
model = BertModel.from_pretrained('bert-base-chinese')

# 构建隐私词库
privacy_words = set(seed_words)
for text in text_data:
    # 对文本进行分词，并且添加特殊标记
    tokens = ["[CLS]"] + tokenizer.tokenize(text) + ["[SEP]"]
    token_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens)
    segment_ids = [0] * len(token_ids)

    # 转换为张量，调用BERT模型进行编码
    token_tensor = torch.tensor([token_ids])
    segment_tensor = torch.tensor([segment_ids])
    with torch.no_grad():
        outputs = model(token_tensor, segment_tensor)
        encoded_layers = outputs[0]

    # 对于每个词，计算它与种子词的相似度
    for i in range(1, len(tokens)-1):
        word = tokens[i]
        if word in seed_words:
            continue
        word_tensor = encoded_layers[0][i].reshape(1, -1)
        sim = cosine_similarity(word_tensor, encoded_layers[0][1:-1])[0].max()
        if sim > 0.5:
            privacy_words.add(word)

# 输出隐私词库
with open("privacy_words.txt", "w", encoding="utf-8") as f:
    for word in privacy_words:
        f.write(word + "\n")

这个代码使用了BERT模型和Transformers库。具体实现的步骤如下：

1. 加载种子词库和微博文本数据。
2. 加载BERT模型和分词器。
3. 对于每个微博文本，使用BERT模型编码，并计算每个词与种子词的相似度。
4. 对相似度大于0.5的词，将其添加到隐私词库中。
5. 输出隐私词库。

BERT模型可以对中文进行编码，将每个词转换为向量表示。我们可以使用余弦相似度计算来衡量两个向量之间的相似度。在计算相似度时，我们可以将当前词与所有非特殊标记的词进行比较，找到相似度最高的那个词，作为它与种子词的相似度。这个方法的时间复杂度为O(n^2)，其中n为微博文本中的总词数，因此在实际应用中，可能需要使用一些近似计算的方法来提高计算速度。