写一个能处理超长文本的BERT预训练模型

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一个预训练的自然语言处理模型，它是以Transformer模型为基础，采用无监督的方式进行预训练，学习到了大量语言学习的知识，可以用于各种NLP任务的fine-tuning。如果要处理超长文本，可以采用以下两种方法：

1.截断法：将文本分成几段，每一段使用BERT模型分别编码，最后进行拼接得到整个文本的表示。但是这种方法会造成信息丢失，影响任务的精度。

2.长文本BERT模型：在BERT模型的基础上进行修改，加入相应的机制来解决长文本处理的问题。例如：Longformer，它在原BERT的基础上引入了全局自注意力机制，使得模型可以捕捉到文本中更远距离的依赖关系。

以上是我对你的问题的回答，希望可以帮到你。