前提：
分类任务
BERT在第一句前会加一个[CLS]标志，最后一层该位对应向量可以作为整句话的语义表示，从而用于下游的分类任务等。
为什么选它表示整句话语义？
因为与文本中已有的其它词相比，这个无明显语义信息的符号会更“公平”地融合文本中各个词的语义信息，从而更好的表示整句话的语义。
具体来说，self-attention是用文本中的其它词来增强目标词的语义表示，但是目标词本身的语义还是会占主要部分的，因此，经过BERT的12层，每次词的embedding融合了所有词的信息，可以去更好的表示自己的语义。
而[CLS]位本身没有语义，经过12层，得到的是attention后所有词的加权平均，相比其他正常词，可以更好的表征句子语义。
当然，也可以通过对最后一层所有词的embedding做pooling去表征句子语义。
这里补充一下bert的输出，有两种，在BERT TF源码中对应：
一种是get_pooled_out()，就是上述[CLS]的表示，输出shape是[batch size,hidden size]。
一种是get_sequence_out()，获取的是整个句子每一个token的向量表示，输出shape是[batch_size, seq_length, hidden_size]，这里也包括[CLS]，因此在做token级别的任务时要注意它。
纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行。自己可用bert生成一下文本，坐下测试，看看是否符合预期。
参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/132554155