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一、常见的长文本处理策略

1. 截断 (Truncation)

   • 最简单粗暴：只保留最前面（或最后面）的 512 token，超出部分舍弃。
   • 优点：实现极其简单；缺点：极易丢失关键信息，影响性能。

2. 滑动窗口 (Sliding Window)

   • 将全文切分为多个长度 ≤ 512 的重叠或不重叠的 chunks，每个 chunk 前后加入 [CLS]…[SEP]；
   • 分别对每个 chunk 做推理，得到每段的 logits 或表示，再通过 平均／最大池化 或者更复杂的 加权聚合 得到全文级输出。

3. 层次化编码 (Hierarchical Encoding)

   • 先把文档拆成若干小段，用 BERT（或 RoBERTa）提取每段的 [CLS] 向量；
   • 再把这些段级向量送入第二层 Transformer（或 BiLSTM、CNN）编码，全局聚合后再接分类／回归头。

4. 稀疏／局部＋全局注意力 (Sparse & Global Attention)

   • 直接改动 Transformer 架构，引入滑动窗口注意力、稀疏全局 token 等机制，使得全序列$L$的计算复杂度从$O(L^2)$降到$O(L)$或$O(L\log L)$。
   • 代表模型：Longformer（局部＋全局注意力）和 BigBird（稀疏＋全局＋随机注意力）

二、BELT：”BERT For Longer Texts“ 方法

BELT 是对 滑动窗口 策略的一个标准化封装，实现了 Devlin 在 BERT 原作者讨论区提出的“多 chunk + 聚合”思路，核心特点如下：

1. 无须改动模型架构

   • 直接复用任意 Hugging Face 上的预训练 BERT／RoBERTa；
   • 不像 Longformer/BigBird 那样需要从零预训练新的稀疏注意力模型。

2. 自动切分与聚合

   • 文本先被 tokenizer 分成$L$个 token，再按用户配置的 chunk_size、stride 和 minimal_chunk_size 切分成若干小 chunk；
   • 每个 chunk 前后自动加上 [CLS]、[SEP]，并 pad 到 512；
   • 将所有 chunk 组成形状 (num_chunks, 512)的大批次，送入 BERT，一次性并行推理。

3. 多种聚合策略

   • 对每个 chunk 输出的 logits 或者 [CLS] 向量，可使用 平均 (mean)、最大 (max)、加权 等多种方式聚合，得到对全文的最终预测概率或表示。

4. 支持微调 (Fine-tuning)

   • 在训练阶段，BELT 同样对所有 chunks 进行反向传播，保证模型能针对长文本场景优化。
   • 用户只需调用 .fit()、.predict_scores() 等高层 API，即可完成长文本分类或回归。

BELT 与其他方法的比较

特性	BELT	Longformer / BigBird	层次化编码 (ToBERT 等)
架构改动	无（原生 BERT）	需预训练或下载专用模型	需额外设计第二层编码器
预训练成本	零	高	中等
实现复杂度	低	较高	较高
资源可用性	任意 Hugging Face BERT 系列模型	资源较少	自行实现
聚合灵活度	多种 pool 策略	模型内置全局 token	自行设计

三、Longformer：专为长文本设计的稀疏自注意力

Longformer（Beltagy et al., 2020）在经典 Transformer 自注意力的$O(L^2)$计算和内存瓶颈上做了关键优化，引入“滑动窗口 + 全局 token”机制，使其能高效处理数千甚至上万 token 的序列。

• Longformer-base / Longformer-large：默认最大长度为 4096 tokens
• 通过微调权重、调整位置编码等，可以扩展到 8192、16384 甚至 32768 tokens

1. 核心思想

1. 局部滑动窗口注意力（Sliding Window Attention）
   • 每个 token 只与固定宽度 www 的邻近 token 计算注意力（例如前后各 256 token），复杂度降为$O(L\times w)$。
2. 全局注意力（Global Attention）
   • 针对少数关键 token（如 [CLS]、问题中的特殊标记），允许它们与整个序列所有 token 互相计算注意力，保证长距离依赖也能被捕捉。
3. 稀疏模式可组合
   • 既可以只用滑动窗口，也可以混合随机稀疏、池化注意力等其他模式，但最经典的是“window + global”双轨设计。

2. 优势

• 线性扩展：计算和内存开销$O(L\times w)$，远低于 BERT 的$O(L^2)$。
• 长依赖捕捉：通过全局 token，不丢失对关键位置（如问题开头、文档大纲）的全局信息。
• 应用广泛：在长文档分类、法律文件理解、医学报告分析、长对话建模等场景表现优异。

四、与 BERT 在长文本处理上的优化对比

特性	原生 BERT + 滑动窗口 / BELT	Longformer
架构改动	无，直接复用标准 BERT	需重新预训练带稀疏注意力模式的 Transformer
注意力计算复杂度	$O(L^2)$，实际用时取决于 chunk 数 × 512²	$O(L\times w+G\times L)$（$w$为窗口大小，$G$为全局 token 数）
长距离依赖建模	依赖滑动窗口重叠 + 聚合策略，依然是局部视野	本身支持全局注意力，关键 token 可跨全序列交互
输入长度限制	受限于 512 token／chunk，需要手动切分与聚合	支持数千至上万 token，单次前向即可处理长上下文
预训练成本	零（直接用已有 BERT 检索模型）	高（需从头或大规模语料上重新训练）
实现与部署复杂度	低：只需一层切分与池化逻辑	较高：需在框架中集成稀疏注意力算子
下游速度与资源	多 chunk 推理，整体耗时与 chunk 数线性增长	单次推理但注意力模式复杂，耗时线性增长