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BERT问答系统核心难题：3步攻克Tokenizer答案定位与动态填充实战

进行 Tokenizer 高级操作

在 QA 任务微调 BERT 模型时，Tokenizer 的高级操作直接影响模型对上下文和答案位置的理解。本节以 SQuAD 数据集为例，深入解析动态填充、答案位置映射、长文本处理等关键技术细节。

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一、动态填充与截断策略

通过 map 函数实现动态批处理，这是处理变长文本的核心方法：

from transformers import BertTokenizerFasttokenizer = BertTokenizerFast.from_pretrained("bert-base-uncased")def