BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）模型的输入长度限制为512个token。这意味着对于超过512个token的输入，BERT将无法处理。为了解决这个问题，可以使用以下几种方法：

1.截断输入

如果输入的文本超过了512个token，则可以截断输入。具体地说，可以只保留前512个token，并将其余的token删除。这种方法能够快速解决问题，但可能会损失一些重要信息。

下面是使用Pytorch实现截断输入的代码示例：

from transformers import BertTokenizer

tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
text = "这是一个超过512个token的输入，需要被截断。" * 512
tokens = tokenizer.tokenize(text)[:512]
ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens)

2.分段输入

对于超过512个token的输入，可以将其划分为多个子片段，并分别输入BERT模型进行处理。具体地说，可以使用BERT模型提供的“segment embeddings”将输入分为若干个片段，然后在每个片段上运行BERT模型。最后，将每个子片段的输出合并在一起，得到整个输入的表示。这种方法需要一些额外的代码来实现，但可以保留更多信息，提高模型的性能。

下面是使用Pytorch实现分段输入的代码示例：

from transformers import BertTokenizer, BertModel

tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')

text = "这是一个超过512个token的输入，需要被分段。" * 512
tokens = tokenizer.tokenize(text)
n_segments = len(tokens) // 512 + 1
tokens_per_segment = 512
max_len = tokens_per_segment * n_segments

input_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens)
padding_len = max_len - len(input_ids)
input_ids += [0] * padding_len

segment_ids = []
segment_id = 0
for i in range(len(input_ids)):
    segment_ids.append(segment_id)
    if (i + 1) % tokens_per_segment == 0:
        segment_id += 1

input_ids = torch.tensor([input_ids])
segment_ids = torch.tensor([segment_ids])

outputs = []
for i in range(n_segments):
    start = i * tokens_per_segment
    end = (i + 1) * tokens_per_segment
    with torch.no_grad():
        output = model(input_ids[:, start:end], token_type_ids=segment_ids[:, start:end])
    outputs.append(output[0])

output = torch.cat(outputs, dim=1)

这里我们使用了BertModel提供的token_type_ids参数，它包含了输入中每个token所属的段落编号。在每个子片段中，我们都需要设置token_type_ids，以便BERT模型知道哪些token属于哪个片段。最终，我们将每个片段的输出串联起来，得到整个输入的表示。