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如何防止长文本分析中的关键信息丢失？

2025-08-30

1.3 K

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：启用--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：使用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。

本答案来源于文章《Long-VITA：支持超长上下文输出的视觉语言模型》

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