在BERT的训练过程中，允许的最大单词/标记总数是通过设置max_seq_length参数来控制的。下面是一个包含代码示例的解决方法：

from transformers import BertTokenizer

# 初始化BERT分词器
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')

# 输入问题和文本
question = "What is the capital of France?"
text = "Paris is the capital of France."

# 将问题和文本进行编码
encoded_input = tokenizer.encode_plus(question, text, add_special_tokens=True, max_length=512, truncation=True, padding='max_length')

# 打印编码结果
print(encoded_input)

在上面的代码中，我们使用了Hugging Face的transformers库来访问BERT模型和分词器。首先，我们使用BertTokenizer类初始化了一个BERT分词器。然后，我们定义了一个问题和一段文本，并将它们传递给encode_plus方法进行编码。我们将add_special_tokens参数设置为True，以添加特殊的起始和结束标记。max_length参数设置了允许的最大单词/标记总数。如果输入的文本超过了这个限制，它将被截断到指定的长度。padding参数设置为'max_length'，以使所有输入序列的长度相同。

最后，我们打印编码结果，其中包含了问题和文本的编码表示。可以注意到，它们被转换为了BERT模型可以接受的输入格式。