BERT能从很长的文本中准确抽取对应信息

是的，BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）模型可以从很长的文本中准确抽取对应信息。BERT是一种预训练的语言模型，使用了Transformer架构，并且采用了双向编码器的方法。这种方法允许模型同时考虑文本的上下文信息，从而更好地理解文本中的语义信息。因此，BERT在进行文本抽取任务时，可以利用其对文本的全局理解，准确地抽取出文本中的对应信息。

相关问题

如何用bert抽取文本信息

可以使用BERT模型进行文本信息抽取，具体步骤如下：
1. 使用预训练好的BERT模型对文本进行编码，得到每个单词的向量表示。
2. 对于需要抽取信息的任务，可以在BERT的输出上添加一些特定的层，如全连接层、CRF层等，来进行信息抽取。
3. 训练模型，调整模型参数，使得模型能够更好地抽取文本信息。
4. 在测试集上进行测试，评估模型的性能。

需要注意的是，BERT模型需要大量的训练数据和计算资源，因此在实际应用中需要根据具体情况进行调整。

BERT从多个候选文本中进行答案结果选择与综合

对于BERT模型从多个候选文本中进行答案结果选择与综合，可以采用以下步骤：

1. 对于每个问题，将其与每个候选文本拼接在一起，形成一个新的序列。例如，如果有3个候选文本，则每个问题就会对应3个序列。

2. 将所有序列输入到BERT模型中进行编码，得到每个序列的表示向量。

3. 对于每个问题，将其表示向量与每个候选文本的表示向量进行相似度计算。可以使用余弦相似度或者点积等方式计算相似度。

4. 将相似度得分排序，选取得分最高的候选文本作为答案。

5. 如果需要综合多个答案，可以将多个答案的表示向量相加，再进行一次相似度计算，选取得分最高的作为综合后的答案。

需要注意的是，BERT模型的输入长度有限制，如果候选文本过长，需要进行截断或者其他方式的处理。另外，BERT模型通常需要进行微调才能在特定任务上达到最佳效果，需要有足够的训练数据和标注信息。