Transformer 进行长文本建模：综述

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23年2月来自人大等研究机构的论文“A Survey on Long Text Modeling with Transformers”。 长文本建模一直是自然语言处理 (NLP) 领域的一项重要技术。随着长文档数量的不断增长，开发能够处理和分析此类文本的有效建模方法非常重要。然而，长文本具有更复杂的语义和特殊特征，对现有的文本模型提出了重要的研究挑战。本文概述基于 Transformer 模型长文本建模的最新进展。首先，介绍长文本建模的形式化定义。然后，作为核心内容，讨论如何处理长输入以满足长度限制并设计改进的 Transformer 架构以有效扩展最大上下文长度。之后讨论如何调整 Transformer 模型捕捉长文本的特殊特征。最后，描述涉及长文本建模的四种典型应用，以及未来的方向。 如图是Transformer建模长文本的直观图： 长文本表示为tokens序列 X = (x1, . . . , xn)，与 Transformer 可以直接处理的短文本 ………………………………