在现代自然语言处理领域，处理超长文本序列是一项复杂且具有挑战性的任务。传统的Transformer模型由于其O(n^2)的复杂度，使其在处理长字符序列上显得力不从心。为此，Longformer模型应运而生，提供了一种线性复杂度的方法来处理长达4K字符的文档序列。本指南将带您走进中文Longformer模型的使用，帮助您顺利加载模型并进行预训练。

加载模型 | Load the Model

您可以通过以下方式获取Longformer_zh模型：

• Google Drive
• 百度云: 链接 提取码：y601

此外，我们也提供了通过Huggingface的自动下载功能：

from Longformer_zh import LongformerZhForMaksedLM
LongformerZhForMaksedLM.from_pretrained('ValkyriaLenneth/longformer_zh')

注意事项 | Notice

• 请直接使用 transformers.LongformerModel.from_pretrained 加载模型。
• 中文Longformer的基础是Roberta_zh模型，您不能直接使用原版代码进行加载。
• 我们提供了修改后的Longformer_zh类，您可以直接使用它来加载参数。
• 如需在更多任务上使用该模型，您可以参考 Longformer_zh.py 并将Attention层替换为Longformer Attention层。

关于预训练 | About Pretraining

我们的模型预训练语料来自于 GitHub，结合了多种中文语料。这项工作是基于Roberta_zh_mid模型进行的，预训练脚本参考了公开的文档。

效果测试 | Evaluation

我们使用CCF-Sentiment-Analysis任务来评估模型的效果。以下是模型在不同任务上的表现：

Model	Dev F
Bert	80.3
Longformer_ZH	80.51

故障排除 | Troubleshooting

在使用Longformer模型时，可能会遇到一些常见问题。以下是一些故障排除的建议：

• 如果在加载模型时遇到错误，请确保您使用的是最新版本的transformers库。
• 检查您的网络连接，确保可以顺利下载模型文件。
• 务必确认您是否使用了正确的模型名称和版本。

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