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。