帮我用Bert和pytorch写一个用于提取多人文本特征信息，并提取特征之间的关系的代码

好的，我可以回答这个问题。以下是一个基于Bert和pytorch的多人文本特征信息提取和特征关系提取的代码示例：

import torch
from transformers import BertTokenizer, BertModel

# 加载Bert模型和tokenizer
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese')
model = BertModel.from_pretrained('bert-base-chinese')

# 定义输入文本
text = ["这是第一篇文本", "这是第二篇文本", "这是第三篇文本"]

# 对输入文本进行tokenize和padding
inputs = tokenizer(text, padding=True, truncation=True, return_tensors="pt")

# 将输入文本输入Bert模型，得到每篇文本的特征向量
outputs = model(**inputs)

# 提取每篇文本的特征向量
features = outputs.last_hidden_state

# 计算每篇文本之间的相似度
similarity_matrix = torch.matmul(features, features.transpose(, 1))

# 输出每篇文本的特征向量和相似度矩阵
print(features)
print(similarity_matrix)

这段代码可以将输入的多篇文本转换为特征向量，并计算出每篇文本之间的相似度矩阵。具体实现可以根据需求进行修改和优化。