重写下面这段文本：可能更好的学习方法是使用合适的知识碎片来构建对目标领域的深入理解，而不是掌握不相关的信息或细节。因此，我们提出了一种抽样方法，它首先从丰富的自然文本中提取一些句子，然后使用 BERT 来计算每个句子与主题的相似度。最后，我们选择那些语义相关度较高的句子组成训练集。

这样的方法具有一定的优势：

1. 对于特定领域的新手或学习者用户，这些概念和信息可能是最相关和容易理解的，从而预测效果更好。

2. 在许多情况下，这种方法还能提高模型的预测效率。

3. 选择出来的训练集被过滤掉了冗余内容，不仅提高了训练效率，也有利于构建更好的预训练模型。
使用适当的知识片段来建立对目标领域的深入理解可能是更好的学习方式，与掌握不相关的信息或者不必要的细节相比。因此，我们提出了一种抽样方法，该方法首先从自然文本中提取一些句子，然后使用BERT计算每个句子与主题的相似度，并最终选择那些语义相关度较高的句子作为训练集。此方法有以下优势：1）对于新手或学习者，这些概念和信息是最相关和易于理解的，因此预测效果更好；2）在许多情况下，该方法还可以提高模型的预测效率；3）被选择出来的训练集经过滤掉了冗余内容，因此提高了训练效率，同时也有利于构建预训练模型。