采用python、bert、transformers模型，基于隐私相关文本（易泄露隐私项）种子词和大量微博用户博文文本数据，构建一个隐私词库。请实现上述描述的代码。

首先，你需要准备好以下工具和数据：

- Python 3.6或以上版本
- transformers库
- BERT模型
- 隐私相关文本种子词
- 大量微博用户博文文本数据

以下是示例代码：

from transformers import BertTokenizer, BertForMaskedLM
import torch

# 加载BERT模型和tokenizer
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese')
model = BertForMaskedLM.from_pretrained('bert-base-chinese')
model.eval()

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

# 加载微博数据文件
with open('weibo_data.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    weibo_data = [line.strip() for line in f]

# 构建隐私词库
privacy_words = set()
for text in weibo_data:
    tokens = tokenizer.tokenize(text)
    for i, token in enumerate(tokens):
        if token in seed_words:
            # 使用BERT模型预测MASK位置的词
            masked_tokens = tokens.copy()
            masked_tokens[i] = '[MASK]'
            masked_text = ''.join(masked_tokens)
            input_ids = tokenizer.encode(masked_text, return_tensors='pt')
            logits = model(input_ids)[0]
            masked_index = torch.where(input_ids == tokenizer.mask_token_id)[1]
            mask_logits = logits[0, masked_index, :]
            top_k_tokens = torch.topk(mask_logits, k=5, dim=1).indices[0].tolist()
            # 将预测出的词加入隐私词库
            for token in tokenizer.convert_ids_to_tokens(top_k_tokens):
                if token not in seed_words:
                    privacy_words.add(token)

# 将隐私词库保存到文件
with open('privacy_words.txt', 'w', encoding='utf-8') as f:
    f.write('\n'.join(list(privacy_words)))

需要注意的是，这只是一个示例代码，可能需要根据你的具体情况进行修改和优化。而且，隐私词库的构建需要保证数据的隐私性和安全性，不可随意泄露。