文本长度适配：截断与Padding策略设计及过拟合规避指南

在NLP模型训练中，文本长度的“参差不齐”是首要难题——短则几个字符，长则上千词，而模型要求输入维度必须统一。此时，长文本截断与短文本Padding成为核心适配手段，但不当的策略不仅会丢失语义或引入噪声，更可能直接导致模型过拟合。本文将从原理、实战策略到过拟合规避，完整拆解文本长度适配的关键技术。
 
一、为什么必须做文本长度适配？
 
模型（尤其是Transformer、LSTM等）的输入层为固定维度的张量，如同“只能容纳固定尺寸箱子的货架”：若文本过长（如1000词），超过模型输入上限（如256词），模型无法接收，必须“截断”多余部分；若文本过短（如10词），未达到输入维度，会导致张量维度不匹配，需用“Padding标记”填充到固定长度。
 
更关键的是，适配策略直接影响语义完整性与训练稳定性：截断过多会丢失核心信息（如长文档的结论部分），Padding过量会引入大量无效噪声，二者均可能导致模型学习偏差，最终引发过拟合（如模型过度关注Padding标记，而非真实文本特征）。
 
二、长文本截断：3种核心策略及选型依据
 
截断的核心是“在有限长度内保留最有价值的语义信息”，需根据文本类型和任务场景选择策略，避免盲目截断。
 
2.1 策略1：头部截断（Truncate from Head）
 
这种策略的逻辑是保留文本末尾部分，截断开头部分，比如“[开头100词]...[末尾200词]”的长文本，最终仅保留末尾200词。它更适合对话历史、新闻评论等“末尾信息更关键”的文本场景——例如用户评论中，前面可能是背景铺垫，最后一句“产品质量差”才是核心观点，此时保留末尾能精准捕捉关键语义。
 
在Transformers库中的代码实现如下：
 
tokenizer(
    text,
    max_length=256,
    truncation=True,
    truncation_side="left", &