Привет!
Конфига в чистом виде под эту задачу нет, но этот функционал все равно доступен.
В модели bert_as_summarizer есть необходимый метод: https://github.com/deepmipt/DeepPavlov/blob/master/deeppavlov/models/bert/bert_as_summarizer.py#L145
Им можно воспользоваться следующим образом:
# установить зависимости, по умолчанию поставит cpu версию tensorflow
! python -m deeppavlov install bert_as_summarizer
from deeppavlov import build_model, configs
model = build_model(configs.summarization.bert_as_summarizer, download=True)
# вызвать нужный метод у модели
model.pipe[-1][-1]._get_nsp_predictions(['Hey', 'Hey'], ['Hello', 'Goodbye'])
этот метод вернет вероятности того, что предложение Hello следует за Hey и Goodbye за Hey