BERT对于长文本的处理有一些限制。首先，BERT在训练过程中使用了固定长度的输入序列，通常是512个token。这意味着如果输入文本超过了这个限制，就需要将其截断或者分成多个片段处理。如果文本被截断，可能会丢失一些重要的信息。另外，对于分成多个片段的文本，BERT模型并不能直接学习到它们之间的关系，因此需要额外的方法来整合这些片段的表示。

  其次，BERT在训练时使用了Masked Language Model (MLM)的目标函数，该目标函数要求模型通过上下文中的其他词来预测被mask掉的词。由于文本较长，模型可能在远离被mask词位置的地方无法获得足够的上下文信息来进行准确的预测，这可能导致性能下降。

  此外，BERT的计算成本也随着文本长度的增加而增加。由于每个token都要进行self-attention操作，计算复杂度是输入序列长度的平方。因此，在大规模的长文本上运行BERT可能会面临内存和计算资源的限制。

  为了克服这些限制，可以考虑使用截断策略以合理的方式切割长文本，并使用适当的整合方法来结合不同片段的表示。同时，还可以使用其他的预训练模型或技术，如Longformer和XLNet，它们专门设计用于处理长文本和建模长距离依赖关系。