帮我用Bert和pytorch写一个获取多人文本关系信息特征的代码

好的，我可以回答这个问题。以下是一个使用Bert和pytorch获取多人文本关系信息特征的代码示例：

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 = ["张三和李四是好朋友", "李四和王五是同事", "张三和王五是邻居"]

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

# 使用Bert模型获取文本特征
outputs = model(**inputs)

# 获取每个文本的特征向量
text_features = outputs.last_hidden_state

# 计算多人文本关系信息特征
relation_features = torch.mean(text_features, dim=1)

# 输出结果
print(relation_features)

这个代码可以获取多个人物之间的关系信息特征，具体实现方法是使用Bert模型对输入文本进行编码，然后计算每个文本的特征向量，并对这些特征向量进行平均，得到多人文本关系信息特征。