BERT解码过程是指将经过预训练的BERT模型应用于实际任务时，将输入的文本转化为向量表示。

该过程包括输入文本的分词、添加特殊标记、进行多层Transformer编码、提取CLS向量等步骤。其中，在分词过程中使用WordPiece算法将单词拆分为更小的子词，从而更好地处理未出现在词汇表中的词汇。在编码过程中，BERT模型通过多层Transformer编码器对输入文本进行编码，并提取出CLS向量作为文本的整体向量表示。最终，BERT解码过程通过对输入文本的向量表示进行分类、序列标注等任务，实现了对自然语言处理任务的有效解决。