Para a tarefa de classificação, é altamente recomendável utilizar o BERT. Existem diferentes versões propostas na literatura (BERT-base, BERT-large, BERT-multilingual e etc) cada uma com uma características diferentes. A princípio, todas elas permitem as seguintes tarefas: 

1. Extração de características: o BERT é usado para converter cada entrada de texto em uma representação numérica densa, que captura informações contextuais e semânticas sobre o texto. Essas representações de texto podem então ser alimentadas para um classificador simples, como uma Regressão Logística, para realizar a tarefa de classificação. É importante ressaltar que quando você está extraindo características utilizando a camada final do BERT para tarefas de classificação, você geralmente recupera o vetor de incorporação correspondente ao token [CLS] como a representação da sequência de entrada. 

2. Ajuste fino do modelo pré-treinado: o BERT pré-treinado é ajustado para a tarefa específica de classificação. Isso envolve a continuação do treinamento do BERT em um conjunto de dados rotulado para a tarefa em questão. Essa abordagem geralmente produz resultados mais precisos e adaptados para a tarefa específica, especialmente quando se tem um grande conjunto de dados de treinamento disponível.