首先，通过人工手动选取部分隐私相关词作为种子词，得到种子词列表；其次，利用BERT模型训练大量的微博用户文本语料和种子词列表中的一个种子词，获取词向量；然后，计算微博文本语料中每个中文词汇与已有种子词的余弦相似度，两个向量之间的余弦相似度越大说明它们关联度越高。最后，设置关联度阈值为0.85，语料中大于等于阈值0.85的词汇并且实际语义也是相近的才能被认为是相关隐私风险词，并与种子词一起纳入隐私词库中，词库达到一定规模后，过滤去重，形成最终的隐私词库。注意：我需要Tokenizer模型分词分的是中文，并不是分成单个字。帮我实现上述描述的代码，并且运行之后不要报错

以下是基于Python和Hugging Face Transformers库的代码实现：

from transformers import BertTokenizer, BertModel
import numpy as np
import pandas as pd
import jieba

# 加载BERT模型和tokenizer
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese')
model = BertModel.from_pretrained('bert-base-chinese', output_hidden_states=True)

# 加载种子词列表
seed_words = ["身份证", "手机号码", "地址", "信用卡", "密码", "账号", "银行卡", "个人信息"]

# 加载微博用户文本语料
data = pd.read_csv('weibo_data.csv')

# 预处理微博用户文本语料
data['text'] = data['text'].apply(lambda x: jieba.lcut(x))
data['text'] = data['text'].apply(lambda x: ' '.join(x))

# 计算微博文本语料中每个中文词汇与已有种子词的余弦相似度，得到相关性矩阵
embeddings = []
for text in data['text']:
    inputs = tokenizer(text, return_tensors='pt', padding=True, truncation=True)
    with torch.no_grad():
        outputs = model(**inputs)
        hidden_states = outputs[2]
        token_vecs = hidden_states[-2][0]
        embeddings.append(token_vecs.numpy())
embeddings = np.concatenate(embeddings, axis=0)
seed_embeddings = []
for word in seed_words:
    inputs = tokenizer(word, return_tensors='pt')
    with torch.no_grad():
        outputs = model(**inputs)
        hidden_states = outputs[2]
        token_vecs = hidden_states[-2][0]
        seed_embeddings.append(token_vecs.numpy())
seed_embeddings = np.concatenate(seed_embeddings, axis=0)
cosine_sim = np.dot(embeddings, seed_embeddings.T) / (np.linalg.norm(embeddings, axis=1)[:, None] * np.linalg.norm(seed_embeddings, axis=1))

# 确定关联度阈值
threshold = 0.85

# 确定相关隐私风险词
related_words = []
for i, text in enumerate(data['text']):
    related_indices = np.argwhere(cosine_sim[i] >= threshold).flatten()
    related_words += [tokenizer.convert_ids_to_tokens(inputs['input_ids'][0, j].item()) for j in related_indices]

# 过滤去重，形成最终的隐私词库
privacy_words = list(set([word for word in related_words if len(word) > 1]))

print(privacy_words)

上述代码中，我们首先加载了BERT模型和tokenizer，然后加载了种子词列表和微博用户文本语料。接着，我们对微博用户文本语料进行了预处理，使用tokenizer将文本转化为BERT模型所需的输入格式，并使用模型计算了微博文本语料中每个中文词汇与已有种子词的余弦相似度，得到相关性矩阵。然后，我们确定了关联度阈值，并根据阈值筛选出相关隐私风险词。最后，我们进行了去重处理，得到最终的隐私词库。

需要注意的是，上述代码中使用了jieba分词器对微博用户文本语料进行了分词处理，同时我们也在tokenizer中设置了`padding`和`truncation`参数，以确保输入的文本长度一致。如果你的微博用户文本语料已经分好词，则可以直接跳过分词处理步骤，将分好的词汇列表传递给tokenizer即可。