深度学习速通系列:在bert的基础上使用上下文窗口处理超长文本

要使用滑动上下文窗口进行处理，可以在分割文本时考虑一个重叠的窗口，使得每个窗口的起始位置和结束位置有一定的重叠。这样可以保留更多的上下文信息。
以下是修改后的代码示例，添加了滑动窗口的功能：

import torch
from transformers import BertTokenizer, BertForTokenClassification
from transformers import pipeline

# 加载预训练模型和分词器
model_name = "bert-base-chinese"
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = BertForTokenClassification.from_pretrained("uer/bert-base-chinese-nlp")
ner_pipeline = pipeline("ner", model=model, tokenizer=tokenizer)

# 定义最大输入长度和重叠长度
max_input_length = 512
overlap_length = 50  # 重叠长度

# 超长中文文本
long_text = "你的超长文本在这里。"

# 使用滑动窗口进行分割
def sliding_window_split(text, max_length, overlap):
    words = tokenizer.tokenize(text)
    segments = []
    start = 0
    while start < len(words):
        end = min(start + max_length - 2, len(words))  # -2 for [CLS] and [SEP]
        segment = words[start:end]
        segments.append(tokenizer.convert_tokens_to_string(segment))
        start += (max_length - overlap)  # 移动窗口，保留重叠部分
    return segments

# 对文本进行分割
segments = sliding_window_split(long_text, max_input_length, overlap_length)

# 进行命名实体识别
for segment in segments:
    ner_results = ner_pipeline(segment)
    print(ner_results)

关键修改点：

1. 滑动窗口函数：sliding_window_split 函数根据最大输入长度和重叠长度进行分割。
2. 重叠移动：每次移动窗口的起始位置时，减去重叠长度，从而保留一定的上下文。这样，每个生成的文本段落之间就会有重叠，从而增强上下文信息的捕捉能力。