帮我用Bert和pytorch写一个用于提取多人文本特征信息，并合并特征之间的关系代码

好的，我可以回答这个问题。以下是一个使用Bert和pytorch编写的多人文本特征提取和特征关系合并的代码示例：

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_list = ['这是第一段文本', '这是第二段文本', '这是第三段文本']

# 对每个文本进行tokenize和padding
input_ids = []
attention_masks = []
for text in text_list:
    encoded_dict = tokenizer.encode_plus(
                        text,                      # 输入文本
                        add_special_tokens = True, # 添加特殊标记
                        max_length = 64,           # 最大长度
                        pad_to_max_length = True,  # 填充到最大长度
                        return_attention_mask = True,   # 返回attention mask
                        return_tensors = 'pt',      # 返回pytorch张量格式
                   )
    input_ids.append(encoded_dict['input_ids'])
    attention_masks.append(encoded_dict['attention_mask'])

# 将输入转换为pytorch张量格式
input_ids = torch.cat(input_ids, dim=)
attention_masks = torch.cat(attention_masks, dim=)

# 使用Bert模型提取文本特征
with torch.no_grad():
    last_hidden_states = model(input_ids, attention_mask=attention_masks)

# 将多个文本的特征合并
features = last_hidden_states[][:, , :].numpy()
merged_features = features.mean(axis=)

# 输出合并后的特征向量
print(merged_features)

这个代码示例可以提取多个文本的Bert特征，并将它们合并成一个特征向量。你可以根据自己的需求修改代码，比如修改输入文本的数量、长度和Bert模型的类型等。