BERT 做分类时，对“可用上下文长度”有明确上限，而且这个上限是硬限制。
不是训练技巧问题，而是 模型结构决定的。

下面从 原理 → 具体数值 → 工程影响 → 解决方案 四个层面，把这个问题一次讲透。

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一、BERT 为什么有上下文长度上限？

根本原因：绝对位置编码 + Transformer 自注意力

BERT 的输入结构是：

[CLS] token_1 token_2 ... token_N [SEP]

其中：

• 每个 token 都需要一个 位置 embedding
• 自注意力复杂度是 O(N²)

BERT 的位置 embedding是「固定表」

以 bert-base-chinese 为例：

max_position_embeddings = 512

👉 超过 512 的 token，没有位置编码，模型无法处理。

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二、具体数值：BERT 能“看”多长？

1️⃣ 官方 BERT 系列

模型	最大 token 数
bert-base / bert-large	512
chinese-bert	512
roberta-wwm	512
albert	512

⚠️ 注意：

• 这是 token，不是字符、不是词
• 中文 1 个字 ≈ 1 token（大致）

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2️⃣ 输入实际可用长度

因为要预留：

• [CLS]
• [SEP]

所以：

max_text_tokens ≈ 510

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三、这个限制对“分类任务”意味着什么？

1️⃣ 超长文本直接截断 → 信息丢失

tokenizer(
  text,
  max_length=512,
  truncation=True
)

• 默认：只保留前 512
• 后文内容完全丢失

👉 对 RAG chunk 打标来说，这是最常见坑。

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2️⃣ “CLS 能概括全文”是有前提的

成立条件：

• 文本不长（≤512）
• 关键信息集中

❌ 不成立：

• 操作步骤在后半段
• 错误说明在结尾

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四、工程上如何处理“长上下文分类”？（重点）

✅ 方案一：控制 chunk 长度（最推荐）

这是 RAG 场景的最佳实践：

• 200～400 中文字符
• 语义完整
• 与 embedding chunk 尺寸保持一致

📌 优点：

• 简单
• 稳定
• 性能最好

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✅ 方案二：滑动窗口（Sliding Window）

适合：必须保留全文

做法

窗口大小：512
步长：256

对每个窗口分类：

text → window_1 → label scores
     → window_2 → label scores

聚合策略

• max pooling（常用）
• mean pooling
• voting

📌 示例：

final_score(label) = max(score_window_i)

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✅ 方案三：层级分类（Hierarchical）

文档
 ├── chunk_1 → 标签
 ├── chunk_2 → 标签
 └── 聚合为 doc 标签

非常适合：

• RAG
• 文档级打标
• 知识库管理

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⚠️ 方案四：强行“改 BERT 上限”（不推荐）

技术上可以：

• 扩展 position embedding 到 1024
• 插值位置编码
• 继续 pretrain

❌ 但问题：

• 成本高
• 收益不稳定
• 容易崩

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五、如果你真的需要“超长文本分类”，该用什么？

1️⃣ Longformer / BigBird（推荐）

模型	上下文
Longformer	4k～16k
BigBird	4k+

📌 适合：

• 法律文书
• 合同
• 长报告

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2️⃣ 两段式方案（工业常用）

长文档
 → BERT / embedding 切 chunk
 → chunk 分类
 → LLM / 规则聚合

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六、针对 RAG 打标的“最佳建议”

不要用 BERT 去“硬吃长文档”

而是：

• 文档 → 语义 chunk
• chunk ≤ 512 token
• BERT 分类 + 向量检索统一尺度

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七、一句话总结

• ✅ BERT 分类上下文有硬上限：512 tokens
• ❌ 超过就只能截断或切分
• ✅ RAG 场景：短 chunk + 多标签分类是最优解
• 🚫 不要迷信“CLS 能看全文”

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