是的，上下文嵌入可以用于问答系统。

  在传统的问答系统中，通常使用基于检索的方法，根据用户的查询从候选答案中选择最相关的答案。然而，这种方法往往忽略了上下文的信息，导致无法准确回答复杂的问题。

  而使用上下文嵌入的问答系统可以更好地理解问题和文本答案之间的语义关系。上下文嵌入通常通过使用预训练的深度学习模型（如BERT或GPT）来生成文本的向量表示。这些嵌入可以被用于计算问题和答案之间的相似度，从而找到最相关的答案。

  上下文嵌入可以帮助问答系统解决一些挑战，例如词义消歧、推理和逻辑推断等。通过理解问题和文章之间的上下文关系，上下文嵌入可以更好地理解问题的意图，并选择最合适的答案。

  此外，上下文嵌入还可以通过生成文档级嵌入来处理长文本的问答问题。通过将整个文档编码为一个固定长度的向量表示，上下文嵌入可以提取文档中最重要的信息，并将其用于问题的回答。

  总而言之，上下文嵌入可以为问答系统提供更好的语义理解和上下文相关性，帮助系统更准确、全面地回答用户的问题。