处理长文本输入的 Transformer 模型优化策略在 Android 端的应用：性能瓶颈剖析与滑窗分段推理实战指南

处理长文本输入的 Transformer 模型优化策略在 Android 端的应用：性能瓶颈剖析与滑窗分段推理实战指南

关键词

Android 推理优化、Transformer 长文本、滑动窗口、分段处理、轻量模型部署、边缘设备内存管理、移动端 NLP 推理、TinyBERT、上下文拼接、Span 重组

摘要

Transformer 架构虽然在自然语言处理任务中取得了显著成果，但其输入长度受限（通常为 512 或更短），并伴随自注意力计算复杂度随长度呈平方增长，导致在移动设备上处理长文本时面临内存爆炸与性能瓶颈。本文以 Android 平台为背景，从模型结构特性出发，系统性分析长文本推理的常见问题与性能瓶颈，并结合滑动窗口、段落分割、输入重编码等策略，提供一套可在实际移动端项目中落地的工程优化方案。通过完整代码结构与接口封装，指导开发者在资源受限环境下实现长文本处理任务（如问答、信息抽取、文档分类）的端侧部署。

目录

第1章：Transformer 模型处理长文本的原理与性能瓶颈分析

• Attention 计算复杂度与输入长度的关系
• 输入 token 限制及其对上下文建模的影响
• Android 设备资源约束下的问题现象

第2章：典型长文本 NLP 应用在移动端的部署挑战

• 实体识别、问答、摘要等任务对上下文的依赖
• OCR 文档、协议合同类输入结构特性
• UI/UX 层面对响应延迟与结果一致性的要求

第3章：滑动窗口（Sliding Window）机制原理与适用场景

• 固定窗口大小 + 重叠率设计
• 保证实体、答案不被切断的策略
• 输入上下文截断与拼接的边界控制技巧

第4章：分段处理（Chunking）与段间上下文保持机制设计

• 按段/句切分与段级推理流程
• 前后文缓存与跨段实体拼接规则
• Android 端段级状态管理接口封装

第5章：Token-to-Char 映射与实体跨窗口重组算法实现

• 子词分词对字符索引的影响
• 实体位置跨段还原与标签冲突处理
• 高性能 Span 重组结构体设计

第6章：输入预处理与文本拆分策略在 Android 的工程实现

• 端侧分词粒度控制与标点断句策略
• TextPreprocessor 模块设计
• 支持语言自适应的分割规则封装

第7章：长文本推理任务的异步调度与线程优化

• 多段并发推理结构设计
• 推理线程与 UI 渲染线程解耦
• 结合 Coroutine + ThreadPool 的任务模型

第8章：长文本分段推理结果融合与输出结构统一

• 多段输出的去重、合并、排序逻辑
• 结合标签置信度与位置偏移进行结果统一
• 构建 EntityMerger 与 AnswerAggregator 模块

第9章：内存占用控制与推理时间优化策略

• Sliding Window 与动态分配张量的内存权衡
• GPU / NNAPI 加速对长文本的支持限制
• 分段缓存复用与 batch size 管控机制

第10章：工程实战案例：移动端文档问答与合同抽取系统设计

• 全文段落处理 + QA + NER 模型多模块融合
• 文档级实体导航、字段抽取与 UI 高亮结合
• 企业级本地文档解析器的架构实践路径

第1章：Transformer 模型处理长文本的原理与性能瓶颈分析

Transformer 架构以其并行处理与全局依赖建模能力，在 NLP 任务中表现优异。然而该结构的核心组件——自注意力机制（Self-Attention）具有 O(n²) 的时间与空间复杂度，对长文本处理形成天然瓶颈。在移动设备上，这一限制尤为明显。

Attention 计算复杂度与输入长度的关系

Transformer 中，每一层的 Attention 计算均需构建一个 [seq_len × seq_len] 的注意力矩阵。以标准 BERT 为例：

• 若输入为 128 tokens，注意力矩阵为 128² = 16,384；
• 输入扩展为 512 tokens，注意力矩阵膨胀至 262,144；
• 对于长文档（如 1500 字）需进行分段处理，否则模型难以承载；

在 Android 设备上，尤其是中端设备（4G 内存、无 NPU 加速）中，该复杂度将直接导致：

• TFLite 模型加载时崩溃或 OOM；
• 推理延迟超过 1 秒甚至触发 ANR；
• 输出结构解码异常或截断。

输入 token 限制及其对上下文建模的影响

BERT 等模型通常支持的最大输入 token 长度为 512。部署至移动端后，为控制资源消耗，实际建议输入长度为 128～256。

这导致在处理如下类型的文本时，原始上下文被截断：

• 合同类文档（动辄上千字）；
• 新闻、政策全文结构化任务；
• 多轮问答或长对话推理；
• OCR 文档（表格 + 段落混排）输入。

一旦超过模型 max_len，超出部分 token 会被截断丢弃，从而影响：

• 实体边界判断失效（被截断的 I-LOC）；
• 问答答案范围不在输入中；
• 语义误解或分类标签偏移。

因此在部署前必须设计长文本处理机制，以保障推理效果不因输入长度而衰减。

Android 设备资源约束下的问题现象

结合移动端的运行环境实际限制：

• 内存占用：Tensor + 输入张量 + Tokenizer 映射等同时驻留；
• CPU 限制：无法进行大规模矩阵计算；
• GPU Delegate/NNAPI 支持存在兼容性问题（部分设备不支持 large matrix）；
• 异步推理需避免 UI 阻塞，模型加载与输入预处理延迟显著。

典型问题表现：

• 部分段落推理失败，日志无明显错误但返回空输出；
• 文本过长时模型运行崩溃或输出全为 “O”；
• 在滑动列表场景中发生内存抖动或卡顿。

总结：Transformer 模型本身并不适配端上原始处理长文本任务，必须借助滑窗机制、段落分割与上下文拼接等策略实现可控的推理粒度控制，才能兼顾准确性与性能。

---

第2章：典型长文本 NLP 应用在移动端的部署挑战

在众多真实移动应用场景中，用户输入的文本往往具有高复杂度、高上下文依赖性，无法简单截断或压缩。本文围绕主流任务类型，深入解析其在 Android 部署中面临的特殊挑战。

实体识别、问答、摘要等任务对上下文的依赖

1. 命名实体识别（NER）

• 实体如“清华大学研究生院”被拆分至不同段落时，若未维持上下文连接，将导致实体边界断裂；
• B-PER/I-PER 标签准确率在窗口边界显著下降；
• 多轮提问或上下文依赖句需跨窗口联合判断。

2. 问答任务（QA）

• 模型需判断问题与答案片段之间的语义相关性；
• 答案可能分布在文本中间、结尾位置，若只输入开头内容会导致结果缺失；
• 无法处理答案跨越两段的问题；

3. 文本摘要与事件抽取

• 全文级摘要要求对全文重要信息进行归纳，截断将导致核心事件被遗漏；
• 长新闻中时间、地点、人物等分布不均，需多段分析融合。

这些任务对 Transformer 的全局感知能力要求极高，而输入长度受限使得在原生架构下无法直接完成。

OCR 文档、协议合同类输入结构特性

移动端文档类处理应用中，OCR 返回的原文往往具备以下特征：

• 文本冗长：一页 A4 合同往往超 1000 字；
• 结构不规则：有页眉、正文、表格、页脚混杂；
• 实体穿插：如“乙方：北京某科技有限公司”，前缀在段首，实体在段中；
• 弱标点：无法直接用标点断句划分段落，需语义或缩进辅助；

这类结构若未经处理直接传入模型，将因：

• Tokenizer 拆分错误；
• 内容截断丢失重要实体；
• 无法判断实体所属字段（如“合同编号”不在同一句）；

而导致推理精度严重下降，甚至完全不可用。

UI/UX 层面对响应延迟与结果一致性的要求

在移动端，用户对于响应速度的容忍度极低，NER、问答等任务推理延迟建议控制在 150～300ms 以内。长文本输入若不进行分段处理，极易出现：

• 应用界面冻结（如 EditText 输入无响应）；
• 显示延迟（TextView 高亮滞后）；
• 多段推理顺序错乱（分页滑动时预测覆盖）；

此外，多段推理结果需要具备一致性，否则可能出现：

• 实体重复识别；
• 同一实体在两段中标注不一致；
• UI 展示顺序错乱，影响用户理解；

因此，端侧长文本处理策略不仅要优化模型执行，还需从文本结构、段间协调、UI 反馈等多维度考虑，形成闭环的分段识别 + 结果融合策略，才能在实际工程中落地运行。

第3章：滑动窗口（Sliding Window）机制原理与适用场景

滑动窗口（Sliding Window）机制是一种经典的长文本输入裁剪策略，特别适用于 Transformer 在 max_seq_len 受限的推理场景。其核心思想是将超长文本以固定长度进行窗口滑动切割，每个窗口独立送入模型推理，最终融合多窗口输出，恢复完整预测结构。

固定窗口大小 + 重叠率设计

假设模型支持最大输入 token 数为 max_len = 128，我们可以使用以下策略：

• 窗口大小（window_size）：每次输入的 token 数，通常为 128 或 256；
• 步长（stride）：滑动窗口前进的步长（如 64），即每次滑动保留一部分前文上下文；
• 重叠率：决定前后窗口之间的共享上下文比例（如 50% 重叠）；

示例：

fun splitTokens(tokens: List<Int>, windowSize: Int = 128, stride: Int = 64): List<List<Int>> {
    val chunks = mutableListOf<List<Int>>()
    var start = 0
    while (start < tokens.size) {
        val end = minOf(start + windowSize, tokens.size)
        chunks.add(tokens.subList(start, end))
        if (end == tokens.size) break
        start += stride
    }
    return chunks
}

该策略适用于文本长度任意的输入，保证每个窗口都覆盖尽可能多的信息，且实体边界不易被切断。

保证实体、答案不被切断的策略

在 NER 或 QA 中，若实体或答案被截断，则可能完全无法识别或出现部分预测（如 I-ORG 无 B-ORG）。为降低风险，可采用以下优化：

1. 中间窗口实体优先保留：
   当多个窗口识别出相同实体的不同部分，仅保留在非边缘区域完整识别出的实体。

2. 软边界投票机制：
   若某个实体在两个窗口中均被识别，采用置信度高的预测，或进行合并去重。

3. 起始位置偏移策略：
   对于 QA，可通过每次偏移若干 tokens，使得问题与段落在不同窗口中组合出现，提升 recall。

对于有严格上下文依赖的任务（如摘要生成），滑窗机制适用性降低，但在问答与实体识别中仍为首选策略。

输入上下文截断与拼接的边界控制技巧

在窗口边界控制中需确保：

• 起始 token（如 [CLS]）与结束 token（如 [SEP]）在每段窗口中都保留；
• Tokenizer 在每个窗口内均保持一致分词，避免偏移错乱；
• 保存原始 token-to-char 索引映射，在后续重建实体位置时进行位置偏移补偿。

重建过程参考：

val globalStart = windowStartCharIndex + localEntity.startChar
val globalEnd = windowStartCharIndex + localEntity.endChar

建议为每个窗口维护其对应的字符区间与 token 区间，形成如下结构：

data class WindowContext(
    val tokenIds: List<Int>,
    val charRange: IntRange,
    val tokenOffset: Int,
    val charOffset: Int
)

配合后续的 Span 解码器与 Entity 合并器，实现全局推理结果拼接与可视化重建。

---

第4章：分段处理（Chunking）与段间上下文保持机制设计

相比滑动窗口策略，分段处理（Chunking）更适合自然分句、按段落划分结构清晰的长文本处理场景。其优势在于处理单位更贴近自然语言结构，有助于减少模型对非语义边界的误判，提高整体推理精度。

按段/句切分与段级推理流程

Chunking 策略以文本的逻辑结构为基础进行切分，常用规则如下：

• 按 换行符 切分段落；
• 按 标点符号（如句号、问号、冒号） 分句；
• 对超长段落二次应用滑动窗口；

Kotlin 示例：

fun splitTextByPunctuation(text: String): List<String> {
    val delimiters = listOf("。", "？", "！", ".", "?", "!")
    return text.split(Regex("(?<=[${delimiters.joinToString("")}])")).map { it.trim() }.filter { it.isNotBlank() }
}

每段文本对应一次独立推理任务，执行流程如下：

val results = textChunks.map { chunk ->
    val tokens = tokenizer.encode(chunk)
    val output = predictor.predict(tokens)
    postProcess(chunk, output)
}

最终汇总所有段的实体或问答结果，统一展示。

前后文缓存与跨段实体拼接规则

由于部分实体可能跨段存在（如“上海交通大学医学院”中“大学”在下一段），需要进行：

1. 邻接段滑窗拼接处理：
   将前段结尾 + 当前段起始进行小窗口拼接，检测跨段实体；

2. 结果缓存机制设计：

val contextWindow = mutableListOf<String>()
for (i in paragraphs.indices) {
    val combined = contextWindow.lastOrNull().orEmpty() + paragraphs[i]
    val result = predict(combined)
    contextWindow.add(paragraphs[i])
}

3. 跨段拼接策略：

• 检测同一实体在不同段出现时是否为连续部分；
• 根据 token 相对位置与标签类型（B-XXX/I-XXX）进行合并；
• 优先合并置信度高或字符位置连续者。

Android 端段级状态管理接口封装

为简化推理流程，建议封装以下核心模块：

interface ChunkProcessor {
    fun split(text: String): List<TextChunk>
    suspend fun predict(chunk: TextChunk): List<Entity>
    fun merge(results: List<List<Entity>>): List<Entity>
}

其中 TextChunk 封装如下：

data class TextChunk(
    val content: String,
    val startChar: Int,
    val endChar: Int
)

配合 ViewModel + Coroutine + Flow 构建段落级异步处理流水线，支持进度回调、错误捕获与 UI 高亮刷新。

总结：Chunking 策略与 Sliding Window 形成互补结构，前者适用于结构清晰的文档类文本，后者则适合无结构的连续文本流处理。合理选择与组合，将显著提升长文本任务在 Android 端的实际部署效果与用户响应性能。

第5章：Token-to-Char 映射与实体跨窗口重组算法实现

在 Transformer 推理过程中，Tokenizer 会将原始文本拆分成多个 subword token，而模型输出为 token 级别的标签结果。若需将这些 token-level 的标签映射回原始文本的字符级位置并还原出实际实体内容，必须构建 Token-to-Char 的双向映射结构，并在滑动窗口或分段策略下完成实体重组逻辑。

子词分词对字符索引的影响

以 WordPiece 分词为例，原始词语“清华大学”可能被切分为：

[CLS], 清, ##华, 大, ##学, [SEP]

每个 token 并不一定对应原文中的完整词语边界。若不构建字符级索引，直接标注实体将导致位置偏移、高亮错误或实体重叠。

解决方案是在 Tokenizer 编码过程中同步记录每个 token 在原文中的字符起止位置：

data class TokenSpan(
    val token: String,
    val startChar: Int,
    val endChar: Int,
    val tokenIndex: Int
)

编码时返回：

fun encodeWithCharSpan(text: String): Pair<List<Int>, List<TokenSpan>>

该结构可支持从模型输出（如 B-ORG/I-ORG 标签序列）逆推到原始字符区间。

实体位置跨段还原与标签冲突处理

在采用滑动窗口或分段推理时，实体可能会被切分出现在多个窗口中，需合并成统一实体。

策略如下：

1. 合并相同实体文本片段：

   如果两个段落都识别出“北京大学”，且字符位置几乎相邻或重叠，则可视为同一实体。

2. 按标签连续性合并：

   当前实体为 I-ORG，且前一窗口结尾为 B-ORG 或 I-ORG，则可拼接成一个跨段实体。

3. 优先保留中心区域实体预测：

   滑动窗口边缘部分通常识别质量较低，合并时优先采信非边缘窗口中识别出的实体。

实体合并示例逻辑：

fun mergeEntitySpans(windowResults: List<Entity>): List<Entity> {
    val merged = mutableListOf<Entity>()
    windowResults.sortedBy { it.start }.forEach { current ->
        val last = merged.lastOrNull()
        if (last != null && last.text == current.text && last.type == current.type && current.start <= last.end) {
            last.end = maxOf(last.end, current.end)
        } else {
            merged.add(current)
        }
    }
    return merged
}

高性能 Span 重组结构体设计

完整实体结构建议封装如下数据结构：

data class Entity(
    val type: String,
    val text: String,
    val startChar: Int,
    val endChar: Int,
    val tokenStart: Int,
    val tokenEnd: Int,
    val sourceWindow: Int,
    val confidence: Float
)

该结构支持：

• 快速定位原文字符区间；
• 标记来源窗口，方便多窗口置信度整合；
• Token 区间辅助原始模型输出比对；
• 支持 UI 高亮与点击事件精确定位。

在实际项目中，建议对上述结构构建 EntityMergeManager，提供以下核心能力：

• fun mergeAll(windows: List>): List
• fun filterByType(type: String): List
• fun toSpannable(text: String): Spannable

通过完整的 Token-to-Char 还原路径和跨窗口实体合并机制，移动端 Transformer 模型可实现对任意长度文本的稳定实体识别，为高精度文档理解提供基础支撑。

---

第6章：输入预处理与文本拆分策略在 Android 的工程实现

在实际部署中，Transformer 模型对输入结构要求严格，无法直接处理原始长文本。构建稳定、语义合理的拆分机制是确保模型输出准确性的关键步骤。本章重点围绕 Android 端的分句、分段、语言自适应拆分逻辑进行工程化实现。

端侧分词粒度控制与标点断句策略

原始文本在进入模型前必须分割为多个子段，每段满足以下条件：

• 不超过模型支持的 max_seq_len（通常为 128～256 tokens）；
• 保证语义完整，尽量不截断句子或实体；
• 避免冗余或重复分词造成性能浪费。

推荐断句规则：

• 中文：使用标点 。！？； 进行断句；
• 英文：使用正则匹配 (?<=[.!?])\s+；
• 兼容中英文：结合 Unicode 字符判断语言类型，使用混合断句策略。

Kotlin 端实现：

fun splitSentences(text: String): List<String> {
    val pattern = Regex("(?<=[。！？])|(?<=[.!?])\\s+")
    return text.split(pattern).map { it.trim() }.filter { it.isNotBlank() }
}

该函数返回自然语言层级的句子列表，可直接用于模型窗口拼接或滑窗处理。

TextPreprocessor 模块设计

建议封装 TextPreprocessor 工具类，用于统一管理：

• 文本清洗（去除空行、特殊字符）；
• 语言识别与断句策略选择；
• 字符位置标记与段落编号；

核心接口定义如下：

interface TextPreprocessor {
    fun preprocess(text: String): List<TextChunk>
}

其中 TextChunk 为数据结构：

data class TextChunk(
    val content: String,
    val startChar: Int,
    val endChar: Int,
    val language: String
)

该模块可被上层 NER/QA 控制器直接调用，实现模型输入标准化与结构对齐。

支持语言自适应的分割规则封装

为了在中文、英文及中英混合场景下均可良好拆分，需构建语言感知型断句器：

fun detectLanguage(text: String): String {
    return when {
        text.contains(Regex("[\u4e00-\u9fa5]")) -> "zh"
        text.contains(Regex("[a-zA-Z]")) -> "en"
        else -> "unknown"
    }
}

结合断句函数多路分发：

fun splitByLanguage(text: String): List<String> {
    return when (detectLanguage(text)) {
        "zh" -> splitChinese(text)
        "en" -> splitEnglish(text)
        else -> splitByLine(text)
    }
}

Android 端预处理策略应做到：

• 快速、线程安全；
• 可配置窗口大小与语言偏好；
• 与 Tokenizer 输出保持 index 对齐。

通过完整的端上文本拆分模块构建，开发者可稳定实现长文本输入的结构化控制，有效支撑后续的分段推理、滑窗预测与实体重组流程，为模型推理打下工程级可控的输入基础。

第7章：长文本推理任务的异步调度与线程优化

移动端长文本推理任务涉及分段并行、模型推理、实体融合和 UI 渲染等多个流程环节，若调度不当，将造成严重的卡顿、UI 阻塞甚至 ANR。必须采用异步调度架构与线程分离机制，确保推理稳定、高效并具备良好的用户响应体验。

多段并发推理结构设计

长文本推理核心流程为：

[文本预处理] → [分段推理] → [输出合并] → [实体展示]

其中 [分段推理] 是计算瓶颈，应当设计为 多段并发执行，典型方案包括：

• 多线程：每段启动一个独立线程执行；
• Coroutine 协程：使用 Kotlin 协程并发调度；
• 线程池控制：避免线程数量无限制增长造成 OOM。

示例：Kotlin Coroutine 实现并发调度

suspend fun runParallelNER(textChunks: List<String>): List<List<Entity>> = coroutineScope {
    textChunks.map { chunk ->
        async(Dispatchers.IO) {
            predictor.predict(chunk)
        }
    }.awaitAll()
}

优势：

• 充分利用 CPU 多核计算资源；
• 每段独立上下文，任务互不干扰；
• 避免阻塞 UI 线程，提升整体流畅度。

推理线程与 UI 渲染线程解耦

在 Android 中，所有 UI 渲染操作必须在主线程完成，而推理属于 CPU 密集型任务，必须在 IO/默认线程中处理。若推理与 UI 渲染未做分离，将导致：

• EditText 卡顿、响应延迟；
• RecyclerView 滚动卡顿；
• Toast 或 Dialog 无法正常弹出。

推荐结构：

viewModelScope.launch {
    val result = withContext(Dispatchers.IO) {
        runParallelNER(preprocessor.split(inputText))
    }
    withContext(Dispatchers.Main) {
        displayResults(result)
    }
}

封装成异步任务管理器：

class NERController(private val predictor: NERPredictor) {
    suspend fun analyzeText(text: String): List<Entity> {
        val chunks = TextPreprocessor.split(text)
        val chunkResults = runParallelNER(chunks)
        return EntityMerger.merge(chunkResults)
    }
}

可与 UI 模块完全解耦，支持自动刷新、加载进度条、错误提示等。

结合 Coroutine + ThreadPool 的任务模型

若模型加载较大或并发任务多时，单纯 Coroutine 仍可能引发线程调度瓶颈。建议配置：

• 固定线程池 + 协程调度器绑定；
• 限流并发执行数量（例如最多并发 4 段）；
• 使用 SupervisorJob 捕获单段异常防止整体失败。

示例配置：

val dispatcher = Executors.newFixedThreadPool(4).asCoroutineDispatcher()
val scope = CoroutineScope(dispatcher + SupervisorJob())

结合 Flow 构建推理进度监听：

fun runWithProgress(chunks: List<String>): Flow<Pair<Int, List<Entity>>> = flow {
    chunks.forEachIndexed { index, chunk ->
        val result = predictor.predict(chunk)
        emit(index to result)
    }
}.flowOn(dispatcher)

通过多段异步并发 + 主线程 UI 分离的任务调度机制，长文本推理任务可在移动端获得稳定流畅的响应体验，具备良好的工程可落地性与用户感知性能保障。

---

第8章：长文本分段推理结果融合与输出结构统一

在执行滑动窗口或段落分段策略推理后，最终输出结果为多个段的独立预测，需要进行结构化融合处理。融合过程需解决实体重复、置信度冲突、边界错位等问题，确保输出的实体结果具备唯一性、准确性和上下文完整性。

多段输出的去重、合并、排序逻辑

1. 实体文本完全重复：

   • 起止位置一致 → 保留一个；
   • 起止位置略有偏移（±2字符） → 保留置信度高的；
   • 类型不一致 → 优先通用标签（如 PER > MISC）或按优先级表判断。

2. 实体内容重叠但非完全相同：

   • 采用字符级 overlap 比率（如 IOU > 0.7）作为合并判断依据；
   • 可进行 token span 合并后再重建字符 span。

3. 合并后排序：

   • 按 startChar 从小到大排序；
   • 可支持分段高亮展示或点击跳转锚点索引；

实体合并算法示例：

fun mergeEntities(allEntities: List<Entity>): List<Entity> {
    val sorted = allEntities.sortedBy { it.startChar }
    val merged = mutableListOf<Entity>()
    for (entity in sorted) {
        val last = merged.lastOrNull()
        if (last != null && isOverlap(last, entity)) {
            val combined = if (entity.confidence > last.confidence) entity else last
            merged[merged.size - 1] = combined
        } else {
            merged.add(entity)
        }
    }
    return merged
}

结合标签置信度与位置偏移进行结果统一

多数 Transformer 模型输出 logits（浮点向量），需通过 softmax + argmax 得到标签索引。但在边缘窗口、跨段实体识别时，存在多个候选标签，建议引入置信度计算辅助融合判断：

fun calcConfidence(logits: FloatArray): Float {
    val maxLogit = logits.maxOrNull() ?: 0f
    val exp = logits.map { kotlin.math.exp(it - maxLogit) }
    val sum = exp.sum()
    return exp.maxOrNull()!! / sum
}

每个实体结构添加 confidence 字段，在合并时使用：

val stronger = if (entity1.confidence >= entity2.confidence) entity1 else entity2

同时记录实体在第几个窗口或段落中被识别出：

data class Entity(
    val type: String,
    val text: String,
    val startChar: Int,
    val endChar: Int,
    val sourceChunkIndex: Int,
    val confidence: Float
)

用于 Debug、追踪实体重复来源，辅助后续数据增强或模型微调。

构建 EntityMerger 与 AnswerAggregator 模块

建议独立构建融合模块：

object EntityMerger {
    fun merge(segments: List<List<Entity>>): List<Entity>
}

适配不同任务类型（NER、QA、Event Extraction）：

• NER: 多段重叠实体 → IOU 合并；
• QA: 多段 answer span → score 最大；
• Summary: 多段 keyword → TF-IDF 权重排序；

最终输出结构标准化后传入 UI 层渲染器、JSON 导出模块或结构化存储组件，形成工程闭环。

通过精准的推理结果合并机制，移动端可以在不牺牲响应速度的前提下，保障长文本任务的结果一致性、稳定性与可用性。实体识别、问答抽取等任务输出的结构化程度也将显著提升，满足企业级应用落地需求。

第9章：内存占用控制与推理时间优化策略

移动端运行 Transformer 模型面临资源紧张问题，长文本输入场景尤其容易触发内存抖动、模型加载失败、推理超时等问题。为确保任务可在主流 Android 设备上稳定运行，必须对内存与计算资源进行严格控制，并采用工程级优化策略进行推理性能加速。

Sliding Window 与动态分配张量的内存权衡

采用滑动窗口策略进行分段推理时，每个窗口都需独立构造输入张量与输出缓存，典型内存分配结构为：

• 输入：input_ids, attention_mask → [1, window_size] × 4 Bytes；
• 输出：logits → [1, window_size, num_labels] × 4 Bytes；

以 window_size = 128，num_labels = 10 为例，单个窗口占用：

• 输入张量：128 × 2 × 4B ≈ 1KB；
• 输出张量：128 × 10 × 4B ≈ 5KB；
• 若滑窗窗口数为 10，合计内存仅推理相关部分为约 60KB。

但若 Tokenizer、实体缓存与字符索引映射全使用对象堆结构，在段落级并发处理时容易造成短时间内堆内存暴涨。

优化建议：

• 所有输入张量结构使用固定数组（非 List 或可变结构）；
• 将 float[] 缓存结构池化重用，避免每次推理创建新数组；
• 每段推理结束后立即释放中间结构（或交由 GC 线程批量处理）；
• 使用 Kotlin object pool 封装推理上下文（张量、缓存、Span 数据）；

示例：

object InferenceTensorPool {
    val inputIds = IntArray(128)
    val attentionMask = IntArray(128)
    val output = Array(1) { Array(128) { FloatArray(10) } }
}

通过对象重用与结构体缓存复用，可将多段滑窗推理的内存占用稳定控制在 20～80MB 以内，适配大部分中低端设备。

GPU / NNAPI 加速对长文本的支持限制

TensorFlow Lite 支持 GPU Delegate 与 NNAPI Delegate，但其对动态 batch、动态长度、矩阵膨胀操作的支持不如 CPU 后端稳定，尤其在以下场景存在限制：

• Sliding Window 推理中每段长度不一，NNAPI 报错；
• 多线程同时运行多个 TFLite interpreter 实例时 GPU 加速异常；
• GPU Delegate 在部分机型（如 MTK 芯片）存在兼容性问题；

建议如下：

• 通用推荐： 移动端使用 CPU 后端进行小模型推理（TinyBERT、MobileBERT）；
• NNAPI 使用场景： 输入 shape 固定、无动态分支、需长时间持续运行；
• GPU Delegate 推荐场景： 图像生成类、固定输入文本分类类任务；

在实际部署中，应通过如下方式关闭 GPU 加速：

val options = Interpreter.Options()
options.setUseNNAPI(false)
options.setUseXNNPACK(true) // 推荐启用，支持 float32 推理加速

分段缓存复用与 batch size 管控机制

Transformer 在 TFLite 中默认 batch size = 1。但若提前将多个窗口组织成 batch 并行推理，将显著减少模型切入开销与线程调度延迟。

示例：分段推理构建 Batch 模式：

val batchInputIds = Array(batchSize) { IntArray(128) }
val batchMask = Array(batchSize) { IntArray(128) }

val outputs = Array(batchSize) { Array(128) { FloatArray(numLabels) } }

interpreter.runForMultipleInputsOutputs(arrayOf(batchInputIds, batchMask), mapOf(0 to outputs))

控制 batch size 的策略：

• batchSize ≤ 4：适配中端设备；
• batchSize = 1：适配旧款低内存设备；
• batchSize > 4：需测试具体设备是否支持，防止 OOM；

此外，应在 Tokenizer、推理器中对每段进行窗口分组缓存，减少重复计算：

val tokenCache = mutableMapOf<Int, IntArray>() // 段落ID → input_ids

对于频繁调用相同段落的场景（如用户来回滑动查看文档），缓存结构可避免重新编码与推理，显著降低延迟与电量消耗。

通过分段滑窗结构的缓存池构建、合理 Delegate 策略选择与资源复用机制构建，移动端部署 Transformer 处理长文本任务将具备更强的可扩展性与系统级稳定性支撑。

---

第10章：工程实战案例：移动端文档问答与合同抽取系统设计

将长文本推理能力应用于实际场景，可支撑一系列高价值企业场景，包括法律合同解析、PDF 智能问答、文档结构化分析等。本章以一个“本地文档智能问答 + 信息抽取”项目为例，完整展示 Android 端部署全流程架构设计与实现细节。

全文段落处理 + QA + NER 多模块融合

项目目标：

• 支持加载本地 PDF/OCR 文档；
• 实现对合同、协议等文本中的要素提问（如“甲方是谁”、“合同金额多少”）；
• 高亮展示识别出的实体或答案段落，支持点击跳转原文位置。

系统架构：

[PDF 文档/OCR 输入]
          ↓
[TextExtractor] → 段落级文本数组
          ↓
[NERModule] + [QAModule]
          ↓
[EntityMerger] + [AnswerRanker]
          ↓
[UI 高亮 + 表单填充]

模块说明：

• TextExtractor: 将文档转换为逻辑段落，记录每段起止字符索引；
• NERModule: 使用 TinyBERT 识别实体，支持滑窗与分段；
• QAModule: 使用 ALBERT 或 DistilBERT 构建问答系统，输入问题 + 每段文本；
• EntityMerger: 合并 NER 模块识别出的实体结构；
• AnswerRanker: 对多段 QA 输出进行置信度排序与选择；

Android 端实现方式：

val qaResult = QAModule.ask("乙方名称", paragraphList)
val namedEntities = NERModule.extract(paragraphList)
val merged = EntityMerger.merge(namedEntities)

最终由 UI 层展示：

• 实体结果以高亮形式覆盖原文；
• 答案结果以卡片方式展示，点击跳转原文位置；
• 支持导出结构化表单或 JSON 文档。

企业级本地文档解析器的架构实践路径

为支持工程落地，应考虑如下架构优化与扩展性设计：

1. 模块化接口设计

interface TextAnalyzer {
    suspend fun analyze(text: String): AnalysisResult
}

data class AnalysisResult(
    val entities: List<Entity>,
    val answers: List<Answer>
)

2. 模型加载延迟初始化 + 多模型并发加载

object ModelManager {
    val nerModel by lazy { loadTFLiteModel("ner.tflite") }
    val qaModel by lazy { loadTFLiteModel("qa.tflite") }
}

3. 支持本地/云端模型切换

val predictor = if (isOnline()) {
    RemoteQAModule()
} else {
    LocalQAModule()
}

4. 输入/输出标准化结构统一

data class DocumentField(
    val field: String,
    val value: String,
    val confidence: Float,
    val sourceSpan: IntRange
)

结合长文本处理能力、Transformer 模型推理链与 Android 系统级异步调度机制，该项目实现了一个完整可落地、可扩展、可迭代的本地文档问答引擎架构，满足企业合同解析、业务流程提取、文档结构理解等多场景需求。该架构可进一步拓展为 AI OCR 引擎、私有文档知识搜索助手、移动端数据标注系统等工业化应用产品。

个人简介

作者简介：全栈研发，具备端到端系统落地能力，专注人工智能领域。
个人主页：观熵
个人邮箱：[email protected]
座右铭：愿科技之光，不止照亮智能，也照亮人心！

专栏导航

观熵系列专栏导航：
AI前沿探索：从大模型进化、多模态交互、AIGC内容生成，到AI在行业中的落地应用，我们将深入剖析最前沿的AI技术，分享实用的开发经验，并探讨AI未来的发展趋势
AI开源框架实战：面向 AI 工程师的大模型框架实战指南，覆盖训练、推理、部署与评估的全链路最佳实践
计算机视觉：聚焦计算机视觉前沿技术，涵盖图像识别、目标检测、自动驾驶、医疗影像等领域的最新进展和应用案例
国产大模型部署实战：持续更新的国产开源大模型部署实战教程，覆盖从 模型选型 → 环境配置 → 本地推理 → API封装 → 高性能部署 → 多模型管理 的完整全流程
Agentic AI架构实战全流程：一站式掌握 Agentic AI 架构构建核心路径：从协议到调度，从推理到执行，完整复刻企业级多智能体系统落地方案！
云原生应用托管与大模型融合实战指南
智能数据挖掘工程实践
Kubernetes × AI工程实战
TensorFlow 全栈实战：从建模到部署：覆盖模型构建、训练优化、跨平台部署与工程交付，帮助开发者掌握从原型到上线的完整 AI 开发流程
PyTorch 全栈实战专栏： PyTorch 框架的全栈实战应用，涵盖从模型训练、优化、部署到维护的完整流程
深入理解 TensorRT：深入解析 TensorRT 的核心机制与部署实践，助力构建高性能 AI 推理系统
Megatron-LM 实战笔记：聚焦于 Megatron-LM 框架的实战应用，涵盖从预训练、微调到部署的全流程
AI Agent：系统学习并亲手构建一个完整的 AI Agent 系统，从基础理论、算法实战、框架应用，到私有部署、多端集成
DeepSeek 实战与解析：聚焦 DeepSeek 系列模型原理解析与实战应用，涵盖部署、推理、微调与多场景集成，助你高效上手国产大模型
端侧大模型：聚焦大模型在移动设备上的部署与优化，探索端侧智能的实现路径
行业大模型 · 数据全流程指南：大模型预训练数据的设计、采集、清洗与合规治理，聚焦行业场景，从需求定义到数据闭环，帮助您构建专属的智能数据基座
机器人研发全栈进阶指南：从ROS到AI智能控制：机器人系统架构、感知建图、路径规划、控制系统、AI智能决策、系统集成等核心能力模块
人工智能下的网络安全：通过实战案例和系统化方法，帮助开发者和安全工程师识别风险、构建防御机制，确保 AI 系统的稳定与安全
智能 DevOps 工厂：AI 驱动的持续交付实践：构建以 AI 为核心的智能 DevOps 平台，涵盖从 CI/CD 流水线、AIOps、MLOps 到 DevSecOps 的全流程实践。
C++学习笔记？：聚焦于现代 C++ 编程的核心概念与实践，涵盖 STL 源码剖析、内存管理、模板元编程等关键技术
AI × Quant 系统化落地实战：从数据、策略到实盘，打造全栈智能量化交易系统
大模型运营专家的Prompt修炼之路：本专栏聚焦开发 / 测试人员的实际转型路径，基于 OpenAI、DeepSeek、抖音等真实资料，拆解 从入门到专业落地的关键主题，涵盖 Prompt 编写范式、结构输出控制、模型行为评估、系统接入与 DevOps 管理。每一篇都不讲概念空话，只做实战经验沉淀，让你一步步成为真正的模型运营专家。

---

如果本文对你有帮助，欢迎三连支持！

点个赞，给我一些反馈动力
⭐ 收藏起来，方便之后复习查阅
关注我，后续还有更多实战内容持续更新