Как получить несколько ответов из контекста, используя BertForQuestionAnswering

Question

Как получить несколько ответов из текста с помощью BertForQuestionAnswering, как и для приведенного ниже вопроса, есть два возможных ответа

1. хорошая кукла
2. инженер-программист

Ниже приведен фрагмент кода для того же:

from transformers import BertTokenizer, BertForQuestionAnswering
import torch

tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = BertForQuestionAnswering.from_pretrained('bert-large-uncased-whole-word-masking-finetuned-squad')

question, text = "Who was Jim Henson?", "Jim Henson was a nice puppet.Jim Henson was a software engineer."
input_ids = tokenizer.encode(question, text)
token_type_ids = [0 if i <= input_ids.index(102) else 1 for i in range(len(input_ids))]
start_scores, end_scores = model(torch.tensor([input_ids]), token_type_ids=torch.tensor([token_type_ids]))

all_tokens = tokenizer.convert_ids_to_tokens(input_ids)
answer = ' '.join(all_tokens[torch.argmax(start_scores) : torch.argmax(end_scores)+1])
print(answer)

'a software engineer' ``` 

Thanks in advance!!