你提到的 BERT-wwm-ext 确实主要是通过掩码语言模型（Masked Language Model, MLM）进行预训练的，但这并不意味着它只能用于填词任务。实际上，BERT 及其变种（如 BERT-wwm-ext）可以通过微调来适应多种自然语言处理任务，包括文本分类、问答、文本摘要等。

使用 BERT-wwm-ext 进行归纳总结

虽然 BERT 模型本身并不是生成式模型，但它可以通过微调来进行文本分类和问答任务，从而间接实现对高中学科知识的归纳总结。对于生成总结文本的任务，通常我们会使用 BERT 来提取重要信息，然后通过一些规则或其他生成模型（如 GPT-2）来生成总结。

示例：使用 BERT-wwm-ext 进行文本分类和问答

1. 文本分类

文本分类可以帮助我们将文本归类为不同的学科或主题，从而实现对知识点的归纳。

from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification, Trainer, TrainingArguments
import torch
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 示例数据
data = [
    ("光合作用是植物利用光能将二氧化碳和水转化为有机物的过程。", "生物"),
    ("牛顿发现了万有引力定律。", "物理"),
    # 添加更多数据...
]

# 解压数据
texts, labels = zip(*data)

# 标签编码
label_map = {label: idx for idx, label in enumerate(set(labels))}
encoded_labels = [label_map[label] for label in labels]

# 数据分割
train_texts, val_texts, train_labels, val_labels = train_test_split(texts, encoded_labels, test_size=0.2, random_state=42)

# 初始化分词器和模型
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('hfl/chinese-bert-wwm-ext')
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('hfl/chinese-bert-wwm-ext', num_labels=len(label_map))

# 分词并编码
train_encodings = tokenizer(list(train_texts), truncation=True, padding=True)
val_encodings = tokenizer(list(val_texts), truncation=True, padding=True)

# 创建数据集
class Dataset(torch.utils.data.Dataset):
    def __init__(self, encodings, labels):
        self.encodings = encodings
        self.labels = labels

    def __getitem__(self, idx):
        item = {key: torch.tensor(val[idx]) for key, val in self.encodings.items()}
        item['labels'] = torch.tensor(self.labels[idx])
        return item

    def __len__(self):
        return len(self.labels)

train_dataset = Dataset(train_encodings, train_labels)
val_dataset = Dataset(val_encodings, val_labels)

# 训练参数
training_args = TrainingArguments(
    output_dir='./results',
    num_train_epochs=3,
    per_device_train_batch_size=16,
    per_device_eval_batch_size=16,
    warmup_steps=500,
    weight_decay=0.01,
    logging_dir='./logs',
    logging_steps=10,
)

# 初始化Trainer
trainer = Trainer(
    model=model,
    args=training_args,
    train_dataset=train_dataset,
    eval_dataset=val_dataset
)

# 开始训练
trainer.train()

2. 问答系统

问答系统可以帮助我们从文本中提取关键信息，从而实现对知识点的总结。

from transformers import BertTokenizer, BertForQuestionAnswering
import torch

# 初始化分词器和模型
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('hfl/chinese-bert-wwm-ext')
model = BertForQuestionAnswering.from_pretrained('hfl/chinese-bert-wwm-ext')

# 示例数据
context = "光合作用是植物利用光能将二氧化碳和水转化为有机物的过程。"
question = "光合作用是什么？"

# 编码输入
inputs = tokenizer(question, context, return_tensors='pt')
input_ids = inputs['input_ids'].tolist()[0]

# 推理
outputs = model(**inputs)
answer_start = torch.argmax(outputs.start_logits)
answer_end = torch.argmax(outputs.end_logits) + 1

# 解码答案
answer = tokenizer.convert_tokens_to_string(tokenizer.convert_ids_to_tokens(input_ids[answer_start:answer_end]))
print(f"回答: {answer}")

结合生成模型进行总结

虽然 BERT 本身不适合生成新的文本，但可以将 BERT 与生成模型（如 GPT-2）结合使用，以实现更复杂的总结任务。

示例：使用 GPT-2 生成总结

from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel

# 初始化分词器和模型
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('uer/gpt2-chinese-cluecorpussmall')
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('uer/gpt2-chinese-cluecorpussmall')

# 推理示例
def generate_summary(text):
    input_ids = tokenizer.encode(text, return_tensors='pt')
    outputs = model.generate(input_ids, max_length=50, num_beams=5, early_stopping=True)
    return tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)

# 测试生成
text_to_summarize = "光合作用是植物利用光能将二氧化碳和水转化为有机物的过程。"
summary = generate_summary(text_to_summarize)
print(summary)  # 输出: "光合作用是植物利用光能将二氧化碳和水转化为有机物的过程，这个过程发生在叶绿体中。"

总结

虽然 BERT-wwm-ext 主要是通过掩码语言模型进行预训练的，但通过微调，它可以用于各种自然语言处理任务，包括文本分类和问答，从而间接实现对高中学科知识的归纳总结。为了生成更连贯的总结文本，可以结合使用生成模型（如 GPT-2）。希望这些示例代码和解释对你有所帮助。