可以调整参数或者使用更高性能的计算机来加快执行速度。

1. 调整参数：可以尝试调整batch_size、max_seq_length、num_workers等参数来优化执行速度。

例如，可以设置batch_size为更小的值，这可能会导致每个epoch需要执行更多次，但可以减少单次执行的时间。另外，可以尝试将num_workers设置为更大的值，以增加并行处理的数量，从而提高效率。

from transformers import BertTokenizer

tokenizer=BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese')
tokenized_dataset=tokenizer.bert_tokenize_from_dataset(dataset, max_seq_length=128, 
batch_size=32, num_workers=4)

2. 使用更高性能的计算机：如果硬件条件允许，可以使用更高性能的计算机来提高执行速度。例如，使用具有更大内存和更多CPU核心的服务器，或者使用GPU加速来加速执行速度。

from transformers import BertTokenizer

tokenizer=BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese')
tokenized_dataset=tokenizer.bert_tokenize_from_dataset(dataset, max_seq_length=128, 
batch_size=32, num_workers=4, device='cuda')