``` def _truncate_seq_pair(tokens_a, tokens_b, max_length): """Truncates a sequence pair in place to the maximum length.""" # This is a simple heuristic which will always truncate the longer sequence # one token at a time. This makes more sense than truncating an equal percent # of tokens from each, since if one sequence is very short then each token # that's truncated likely contains more information than a longer sequence. while True: total_length = len(tokens_a) + len(tokens_b) if total_length <= max_length: break if len(tokens_a) > len(tokens_b): tokens_a.pop() else: tokens_b.pop()```解释代码

这段代码定义了一个名为 _truncate_seq_pair 的函数，用于将两个句子（或文本序列） tokens_a 和 tokens_b 截断到指定的最大长度 max_length 内。这个过程是通过逐步移除较长的那个句子中的最后一个单词来进行的，直到总长度满足要求为止。下面是详细的解释：
代码逐行解析
def _truncate_seq_pair(tokens_a, tokens_b, max_length):
"""Truncates a sequence pair in place to the maximum length."""
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定义一个名为 _truncate_seq_pair 的函数，接收三个参数：
tokens_a: 第一句的分词结果列表。
tokens_b: 第二句的分词结果列表。
max_length: 允许的最大总长度。

while True:
total_length = len(tokens_a) + len(tokens_b)
if total_length <= max_length:
break
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使用无限循环 while True: 来不断尝试减少序列的总长度。
计算两段序列的当前总长度 total_length 并判断是否已经小于等于 max_length。
若条件成立，则跳出循环；否则继续执行后续步骤以进一步削减长度。

if len(tokens_a) > len(tokens_b):
tokens_a.pop()
else:
tokens_b.pop()
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比较两者的长度，选择更长的那一方从末端删除一个词语（即调用 .pop() 方法去掉最后的一个元素）。这里采用的是简单的启发式规则：优先缩短较长的部分。
这样做的理由是因为较短序列的信息密度通常更高，每一个词汇都可能是关键性的表达；而较长的序列相对来说单位信息含量较低，适当去除一些末尾的内容影响较小。

关键点总结

原地修改：该函数直接对传入的 tokens_a 和 tokens_b 列表进行了操作，并未返回新的对象。这意味着外部可以直接获取经过处理后的最新版本。
简单启发法：当需要裁剪时总是先动更长那部分的原则是比较直观且容易实现的一种方案，不过它并不是唯一解也不是最优解。对于某些特定应用场合可能还需要设计更为复杂的平衡机制。

应用背景
此函数常出现在自然语言处理任务中特别是涉及到像BERT这样的双输入模型架构里，在构建样本时为了保持一致性以及防止超出模型支持的最大序列长度，就需要确保所有输入都在规定范围内。