寻求可突破BERT 512 tokens限制的文档级问答优化方案

一、先检索再问答：精准定位相关段落 #

把长文档拆分成多个不超过512 Token的段落，用检索工具先筛选出和问题最相关的几个段落，再输入BERT处理：

• 用BM25：基于词频和逆文档频率计算段落与问题的相似度，快速筛选Top-N段落，适合轻量场景。
• 用DPR（密集段落检索）：预训练的稠密检索模型，把问题和段落都转换成向量，通过余弦相似度匹配相关段落，比BM25更适合语义层面的匹配，准确率更高。
  拿到候选段落之后，分别输入BERT生成答案，再按置信度（BERT输出的start/end位置概率乘积）排序，取最优结果。

二、换用支持长文本的Transformer变体 #

直接替换BERT为天生支持长序列的模型，不用额外处理长文档：

• Longformer：用滑动窗口注意力+全局注意力机制，支持最长4096 Token的输入，能直接处理大部分长文档，问答任务上的性能和BERT接近，适配性强。
• BigBird：采用稀疏注意力，最高支持16384 Token的序列长度，在长文本问答上的表现优于Longformer，适合超长篇文档场景。
• ERNIE 3.0 Long：针对中文场景优化的长文本模型，支持最长8192 Token，适配中文长文档问答任务。

三、分块处理+结果融合 #

如果不想换模型，就把长文档拆成重叠的小块（比如每块512 Token，相邻块重叠100-200 Token，避免答案被截断在块边缘），每个块单独输入BERT得到候选答案，再通过以下方式融合结果：

• 置信度排序：计算每个候选答案的start和end位置概率乘积，取概率最高的答案。
• 答案合并：对重叠的候选答案进行合并，比如多个块都预测出部分答案，把它们拼接成完整的结果。

四、先压缩再问答：文档摘要预处理 #

把长文档压缩到512 Token以内，再输入BERT：

• 抽取式摘要：用TextRank、BERT Extractive Summarizer等工具，从原文档中提取关键句子组成摘要，保留原始信息的准确性，不会出现生成式摘要的信息偏差。
• 生成式摘要：用GPT、T5等模型生成精简版文档，但要注意生成的内容可能和原文有出入，适合对答案准确性要求稍低的场景。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Paul