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。