长文本信息保留的技术保障
针对万字以上文本分析，需特别关注信息完整性：
- 注意力优化: Freigeben
--use_logits_masked参数，该技术通过动态掩码保留关键token的注意力权重 - 分段策略: Verwendung
text_splitter.py工具按语义分块（参数--chunk_size 8192），自动维护上下文关联 - 摘要增强：在超长文本前后添加
[SUMMARY]标记引导模型生成中间摘要（参考examples/longtext/案例）
测试表明，在1M token输入时配合--memory_compression=8参数（表示8:1信息压缩），关键信息召回率比基线高29%。对于法律/科研文献等专业领域，建议先使用tools/keyword_extractor.py提取术语库辅助分析。
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelLong-VITA: Ein visuelles Sprachmodell, das sehr lange kontextuelle Ausgaben unterstütztDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " 如何防止长文本分析中的关键信息丢失？
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