BertForTokenClassification class ignores long tokens when making predictions
# Goal

I am trying to run the adapted version of `run_ner.py` hosted [here](https://github.com/huggingface/transformers/tree/master/examples/token-classification) (see MWE session for my code) on my custom dataset.

The dataset I am using has some extra-long tokens (mainly URLs). When I obtained the predictions after running `run_ner.py`, I found that some tokens are missing. Concretely, in my experiment, 28970 - 28922 = 68 tokens are missing in the predictions
- Here is the prediction statistics I obtained with `sklearn.metrics.classification_report`
![image](https://user-images.githubusercontent.com/36497361/113386456-4a6d1500-9358-11eb-9666-b7ee3ff34159.png)

- Here is the statistics of the dataset when I looked at the dataset
![image](https://user-images.githubusercontent.com/36497361/113386573-8ef8b080-9358-11eb-95cb-adb0d7f82ac9.png)

I further checked the threshold of token length (in characters) the `BertForTokenClassification` decided to ignore, it turns out that when the length of token is greater or equal to 28, it is ignored
![image](https://user-images.githubusercontent.com/36497361/113386907-3a096a00-9359-11eb-9f5c-fbba1e7c66b5.png)

I have searched the documentation to find if there is a parameter I could set to control this behavior but no luck. This made me suspect this might be a undocumented behavior worth noticing for the community.

# Environment info
- `transformers` version: 4.4.2
- Platform: Linux-5.4.0-70-generic-x86_64-with-debian-buster-sid
- Python version: 3.7.0
- PyTorch version (GPU?): 1.7.1 (True)
- Tensorflow version (GPU?): 2.2.0 (True)
- Using GPU in script?: Yes
- Using distributed or parallel set-up in script?: No


# Who can help

Model

- albert, bert, xlm: @LysandreJik


Library:

- tokenizers: @LysandreJik
- trainer: @sgugger

# MWE
The following is the main body of code and (anonymized) toy dataset used to show the behavior. After running the code, you will see the following, which shows that **model ignores many tokens when making predictions**.
![image](https://user-images.githubusercontent.com/36497361/113393921-5b705300-9365-11eb-9efb-18306a614ff1.png)

To reproduce the result, simply copy and paste and dataset into `data.json` and put it in the same directory as the code. Then run the code
## Code
```python
import json
import itertools
import numpy as np

from datasets import load_dataset
from transformers import AutoConfig, AutoTokenizer, AutoModelForTokenClassification
from transformers import DataCollatorForTokenClassification, Trainer, TrainingArguments

from collections import Counter
from sklearn.metrics import classification_report

model_name = "bert-base-uncased"
label_list = ["O", "P", "Q"]
label_to_id = {"O": 0, "P": 1, "Q": 2}
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)

def tokenize_and_align_labels(examples):
    padding = False    
    text_column_name = "tokens"
    label_column_name = "tags"

    tokenized_inputs = tokenizer(examples[text_column_name], padding=padding, truncation=True, is_split_into_words=True)
    labels = list()
    for i, label in enumerate(examples[label_column_name]):
        word_ids = tokenized_inputs.word_ids(batch_index=i)
        previous_word_idx = None
        label_ids = list()
        for word_idx in word_ids:
            if word_idx is None: label_ids.append(-100)
            elif word_idx != previous_word_idx: label_ids.append(label_to_id[label[word_idx]])
            else: label_ids.append(-100)
        
            previous_word_idx = word_idx
        
        labels.append(label_ids)
    tokenized_inputs["labels"] = labels
    return tokenized_inputs


training_args = TrainingArguments(output_dir="output/ner",
                                  per_device_train_batch_size=2,
                                  per_device_eval_batch_size=2)


config = AutoConfig.from_pretrained(model_name, num_labels=3)
model = AutoModelForTokenClassification.from_pretrained(model_name, config=config)
data_collator = DataCollatorForTokenClassification(tokenizer, pad_to_multiple_of=None)


datasets = load_dataset("json", data_files={"test": "data.json"})
tokenized_datasets = datasets.map(tokenize_and_align_labels, 
                                  batched=True,
                                  num_proc=None,
                                  load_from_cache_file=True)

trainer = Trainer(model=model, 
                  args=training_args,
                  tokenizer=tokenizer,
                  train_dataset=None,
                  eval_dataset=None,
                  data_collator=data_collator)


predictions, labels, metrics = trainer.predict(tokenized_datasets["test"])
predictions = np.argmax(predictions, axis=2)

y_pred = [[label_list[p] for (p, l) in zip(prediction, label) if l != -100]
            for prediction, label in zip(predictions, labels)]
y_true = [[label_list[l] for (p, l) in zip(prediction, label) if l != -100]
            for prediction, label in zip(predictions, labels)]

y_pred_list = list(itertools.chain(*y_pred))
y_true_list = list(itertools.chain(*y_true))

print("predictions...")
metric = classification_report(y_true=y_true_list, y_pred=y_pred_list, target_names=label_list, output_dict=False)
print(metric)

print("statistics of datasets...")
tag_list = list()
with open("data.json", "r") as fp:
    for line in fp.readlines():
        tag_list.extend(json.loads(line)["tags"])

print(Counter(tag_list))
```

## Dataset
```
{"tokens": ["c", "HdI", "Op", "Ypgdm", "kssA", "gM", "azGFjtgAGDKJwahegGycdUsraeRvx", "Y", "z"], "tags": ["O", "O", "Q", "P", "P", "O", "P", "O", "P"]}
{"tokens": ["HnRCVoBlyYjvWw", "JOQLTMrQSuPnB", "tj", "PjM", "dDMwaNYdwfgh", "kehjfOZa", "GG", "BGbWacckKOTSglSZpFsKssjnkqxuZzStYnFw", "Fu", "FPb", "yGvnkbGOAG", "WXxmmC", "KPD", "qgd", "wqGPK", "ulgmNz", "lDw", "P", "ee", "Rdrk", "mb", "rgZQnJGL", "YgOaUHjxik", "CzacME", "l", "RYFh", "C", "WscGhFK", "vcSldQFcbUdvg", "ijK", "MRD", "hnsPMqA", "tJn", "tkSuD", "sbJINmCL", "A", "XKtvHv", "NbrqNKuGA", "mF", "NDJf", "jcaodNHnUX", "bL", "bwIfI", "j", "mDPxyf", "Jp", "QvVBNmw", "W", "wBYzhr", "mzjxngTtvL", "y", "xZP", "ST", "KUcgzAUJswD", "vLir", "ZGUmN", "k", "kyoqdki", "YSGyV", "gfpy", "E"], "tags": ["O", "O", "O", "Q", "Q", "P", "P", "P", "O", "O", "O", "Q", "Q", "Q", "P", "P", "Q", "O", "O", "Q", "P", "Q", "Q", "P", "Q", "Q", "P", "Q", "O", "P", "Q", "Q", "Q", "P", "O", "P", "O", "O", "P", "P", "O", "Q", "Q", "Q", "Q", "Q", "Q", "P", "O", "Q", "O", "P", "P", "O", "Q", "O", "Q", "P", "Q", "Q", "Q"]}
{"tokens": ["mHjjgX", "pv", "NlnLGhfJOjXQmdKBDoZbMJYbjMUPPpQVqLyj", "QwKjLiAVjZahrYjMsD", "ud", "fOYI", "wZCamIed", "V", "YNDFWpi", "n", "QLaToqF", "V", "P", "KG", "xk", "gHL", "to", "doYsYrgwC", "aP", "wijzV", "aR", "kZxvRsje", "eRSG", "moaijWxPGU", "IrFLx", "s"], "tags": ["Q", "O", "O", "P", "O", "O", "P", "O", "P", "P", "Q", "O", "O", "P", "O", "P", "P", "Q", "O", "Q", "Q", "O", "Q", "P", "Q", "O"]}
{"tokens": ["Tq", "QnBu", "fOvqVK", "NlC", "JIBZwVk", "uL", "ceGY", "YQibS", "EI", "stIoTiWuwDCuLPBbZyVdxThcsjjTrXXbLZbPThg", "T", "plU", "yc", "pOOd", "bJKTECZM", "EcZHhimP", "rlxMVb", "wLj", "MAfob", "gT", "olvMEVNU", "JX", "uvhILBJSnxhrzBeEioHJuH", "j"], "tags": ["Q", "P", "O", "P", "O", "P", "O", "O", "P", "Q", "O", "P", "Q", "O", "P", "Q", "P", "O", "P", "O", "O", "Q", "O", "O"]}
{"tokens": ["FqXSxwtS", "VzFPLNX", "NcTWHoHSv", "Rn", "uCj", "iodTKA", "cHLzTmFnR", "GK", "XqX", "T", "MIseQD", "hoY", "ws", "BFhME", "LDJJDlG", "nKkWW", "diEiWLHCSeAIIruHn", "MpYpfbTXQ", "QD", "ruHxEjF", "BTuuSVsCV", "IfsD", "GrM", "q", "f", "a", "F", "sMGEnatpNHMJBfinEzIzybvhPjKRnbd", "U", "v", "d", "n", "pBzXRQBdRcWphjmLVxmnBNtOJMceisw", "H", "GN", "S", "O", "n", "bICOosUadrGNlfAssbJOcpWJQLcCCKQq", "XliiPNU", "MKkF", "rN", "EBlhwak", "Lbato", "MjiPVtGMjR", "moD", "yTTxFb", "SW", "ossZZ", "gR", "sybT", "tq", "eKo", "mxQfeoi", "DZbe", "k", "uBvzS", "TFwxyIRx", "lXiv", "JrXcwr", "XdSfxLlDZR", "y"], "tags": ["O", "Q", "P", "Q", "P", "Q", "O", "O", "O", "P", "O", "Q", "O", "O", "O", "Q", "O", "Q", "P", "Q", "P", "Q", "O", "P", "O", "O", "O", "O", "Q", "O", "O", "P", "P", "O", "P", "Q", "Q", "Q", "O", "O", "Q", "O", "O", "O", "P", "P", "Q", "Q", "Q", "P", "P", "P", "O", "Q", "P", "O", "O", "O", "Q", "O", "Q", "Q"]}
{"tokens": ["cMpSfp", "IOSq", "wizkn", "oEB", "Ux", "Gmord", "V", "RvkwzjJrkBOMsVEuoLvACZjFYDBrBUEnWkPuqnzY", "cgjplUK", "D", "Auj", "RGLDSSW", "uWRB", "y", "e", "JlTunC", "b", "GqYOtc", "CRXIL", "DOSndEb", "j", "C", "DVe", "Csp", "IjYeptL", "HWtK", "uDIKPJ", "E", "NIOshiUq", "KtD", "CGzcNNg", "Q", "e", "rzyYVX", "ncx", "yhGACxogyADau", "evP", "qbYK", "oigXl", "P"], "tags": ["O", "P", "Q", "P", "P", "P", "P", "O", "O", "O", "O", "Q", "O", "O", "P", "O", "Q", "O", "Q", "P", "O", "O", "P", "O", "O", "P", "Q", "O", "Q", "Q", "P", "O", "O", "Q", "Q", "Q", "O", "O", "Q", "P"]}
{"tokens": ["hyAcXV", "RW", "iO", "e", "eTePUCB", "o", "grVNB", "M", "LX", "CWkrrMHaxHFNu", "JXDPpxS", "g", "iWciIRc", "RyZjwZU", "u", "plcdCecp", "LOWbDCO", "n", "CzAULxOi", "LMPyDWe", "N", "SfZysOoD", "gusPKRp", "R", "DldmjFoHIY", "wXOrbAq", "G", "zuDJFvSXWhgTNTgwoE", "OLFazlp", "B", "cWEZHEBOWss", "PMzyvWG", "q", "gHJEujHPPwHXneHYv", "XZalipR", "T", "JFBaJlhHuFDWLM", "IuutEum", "A", "TNVmvRlQUuD", "HmZsgzC", "X", "szBRrWzUoLAOGsfBohYPDIVLr", "EijeeQw", "R", "xUsvfNrjMNxBCYhg", "cEbAIsG", "F", "MhWZlEDNGBOXJaQuesNfXdydiwxaUST", "URImwm", "yFOKiYpM", "x", "eao", "O", "DsP", "g", "fs", "a", "Mo", "p", "LgA", "q", "r", "siDKIEPOZkyI", "L", "v", "EQTSNTOxrd", "epW", "K", "ziV", "p", "A", "eWra", "U", "hBGCLsYLllrR", "ZfcJg", "g", "c", "P", "oUJUef", "aqWS", "i", "AHs", "F", "St", "T", "TbDMAs", "fIN", "kSup", "c", "BgKBoKtxXFBf", "t", "b", "o", "hKRhT", "U", "N", "m", "pZfQLs", "fLn", "T", "Imx", "H", "nG", "H", "ocVNIs", "kgT", "nZedF", "J", "U", "tcmU", "aSYlJG", "vpA", "Xf", "V", "FdrvDP", "OHcc", "UntG", "YFyy", "NAHr", "m", "opzPb", "icgUoNo", "fWKI", "cI", "ybB", "XQbwSa", "pEDMAJZ", "Ajnqq", "yOLKPAE", "cEACM", "dT", "pau", "OjAT", "UCmZNFHQ", "Vb", "ECpULl", "KaJsF", "GEmg", "o", "kjEc", "gKkvZvj", "gSM", "HCaPbni", "p", "OhYz", "tdTKv", "Oeuresj", "Raqjcr", "Z", "sKCQiSjGWyqvJASuB", "HNiFpp", "i", "HHwkWlygESwwMBL", "GEpb", "R", "SjjRzuPXZEcgNqfgbJGUgAIiMi", "Iwwp", "P", "s", "FGqxybNIPJzVwhL", "G", "nfKb", "qEnHOJl", "kGT", "SLXDAvfwR", "n", "WEso", "puuYI", "nPdUJOJ", "NAVRZp", "e", "gMhFUtVnSZaZAPeBi", "NNQGMQ", "R", "mzIOmvrRVjzVBfS", "Zmtj", "B", "uvwYbcmunUbgoJabBLymVNXCyE", "wpmI", "Z", "fqOjYrLSDtKXbqcBCE", "uDXTCqJ", "L", "L", "IrSpLTyHmyZqJg", "P", "yaWdOfA", "xLMytL", "r", "uJtGGjajlrSAKJXnv", "INXREu", "t", "h", "ndrFkQBGoRkiIHlCp", "f", "NjJxWLK", "kirQOT"], "tags": ["P", "Q", "P", "P", "P", "P", "O", "Q", "P", "O", "O", "P", "P", "P", "P", "O", "Q", "O", "P", "O", "P", "Q", "Q", "O", "Q", "O", "Q", "P", "Q", "P", "Q", "O", "O", "O", "O", "O", "Q", "O", "P", "O", "O", "Q", "O", "O", "P", "Q", "P", "P", "Q", "Q", "P", "O", "O", "O", "Q", "Q", "O", "Q", "Q", "O", "O", "P", "Q", "O", "Q", "P", "Q", "Q", "P", "Q", "Q", "O", "O", "Q", "P", "Q", "O", "O", "Q", "Q", "O", "P", "O", "P", "O", "O", "O", "O", "P", "P", "P", "P", "O", "P", "Q", "O", "Q", "Q", "Q", "P", "P", "O", "O", "P", "O", "Q", "Q", "Q", "P", "O", "P", "O", "O", "Q", "O", "O", "O", "O", "Q", "O", "Q", "O", "O", "P", "Q", "P", "Q", "O", "O", "Q", "O", "P", "P", "Q", "Q", "P", "P", "Q", "Q", "O", "P", "P", "O", "Q", "Q", "Q", "Q", "Q", "Q", "Q", "Q", "Q", "O", "Q", "Q", "Q", "Q", "P", "Q", "P", "P", "O", "Q", "P", "P", "Q", "P", "P", "Q", "Q", "P", "P", "P", "O", "O", "O", "P", "P", "P", "P", "O", "P", "P", "O", "Q", "O", "O", "O", "O", "P", "P", "P", "Q", "O", "O", "Q", "P", "O"]}
{"tokens": ["bJl", "cAsqzlymeBfFnO", "hMigNgVJ", "vD", "esTrrnMJBamvkOvjaLWARywfQiFwRwM", "Is", "Hhp", "lbn", "vnf", "wuWVkO", "Aw", "PnUPcoI", "AJE", "xnixjKF", "uRzEGyaDrRkjLd", "Qqel", "sLc", "ukyjdp", "Cyqn", "o", "fPBJSrC", "FqtzKpK", "Dw", "Vkl", "J", "HnnTKNsVP", "DPiK", "a", "ZUXAQ", "hRIbLv", "WWyWOq", "iyzEziDrS", "th", "VHyIL", "h", "eXFLCs", "xQ", "XandWFa", "W", "hncKOj", "KLdkXOrRyE", "b", "Oy", "mbbElWnm", "NHrDqsE", "nBtVcsPWY", "BdPX", "RX", "VHefpxJdxK", "a", "MRMAY", "iwQs", "hrZETMe", "lL", "E", "dQuLPWnub", "D"], "tags": ["O", "O", "Q", "O", "P", "O", "O", "Q", "P", "P", "Q", "O", "O", "O", "O", "P", "O", "O", "P", "Q", "Q", "P", "O", "O", "P", "O", "Q", "P", "P", "P", "P", "O", "Q", "P", "P", "P", "Q", "O", "O", "Q", "Q", "O", "O", "P", "Q", "O", "Q", "O", "O", "Q", "Q", "Q", "O", "Q", "P", "P", "Q"]}
{"tokens": ["PjUgTUcniaaguyQczGZDlOAxudGEQUpxxTsr", "Rf", "zGC", "cdfOxLl", "vLwEb", "mBbiLKn", "EvhIfT", "KED", "tvc", "deUac", "lHaBcZ", "mWH", "W", "yw", "rjfX", "tH", "eDdqDHyJ", "MaUJzNVJyW", "AhQlsI", "i", "Eilm", "b", "jBZUzcA", "nJsSQzOcjtBoa", "fvR", "Vih", "HGnLEjG", "frT", "eJaEN", "sypBkIMw", "H", "HxwFFg", "QOjNHfklD", "DZ", "KYOWZ", "m", "MogbCy", "Wu", "QhzMXWx", "O", "sMIUQR", "YioflBLuit", "m", "Hv", "gKMaoRXH", "DwsM", "wOeAUwkSlbV", "zTOOv", "GlSZly", "TEz", "t", "fllFm", "VqEcjKZ", "d", "Qj", "jiZQwLFNNccV", "LL", "m", "PRxEnWeJvUhmtuFzZb", "GWYCJs", "RljauRaV", "J"], "tags": ["O", "O", "P", "O", "O", "Q", "P", "O", "P", "O", "Q", "Q", "Q", "P", "P", "Q", "P", "O", "O", "Q", "O", "O", "P", "Q", "P", "P", "P", "O", "P", "P", "O", "O", "Q", "O", "Q", "P", "O", "O", "P", "Q", "Q", "P", "Q", "P", "O", "Q", "O", "P", "O", "O", "O", "Q", "O", "P", "P", "P", "O", "Q", "Q", "P", "Q", "P"]}
{"tokens": ["abX", "gDeEwdSlQFUXFWiWRIie", "emdFvnyR", "GZ", "jSm", "fagyuPSYnS", "qmosLR", "wL", "nLRINCl", "zUSyOZU", "AIO", "eLecAu", "ijzZSCWa", "r", "cmgXSrlFaoD", "ayF", "qfFQPi", "yxrvzDIe", "t", "dIK", "zweNjVRuf", "fmU", "vkIAaH", "hObrzx", "QlXqVW", "uZHCwn", "PeQWgisYg", "WV", "erxvr", "h", "oJivba", "gj", "ucRLQFQ", "z", "PCleg", "y", "Nkf", "oizdKKJ", "fzqexnO", "LSXd", "SdEfZcM", "uuWgbC", "rKKkDwPqWc", "b", "bw", "HNRCHCxUHbmV", "Wh", "qrsekbtnTJitvsENHpARJgKThtgEmXbv", "i"], "tags": ["Q", "P", "P", "P", "O", "P", "Q", "Q", "Q", "O", "Q", "Q", "O", "O", "O", "Q", "Q", "P", "O", "Q", "O", "P", "Q", "Q", "O", "O", "P", "O", "O", "O", "Q", "O", "O", "P", "Q", "O", "Q", "Q", "P", "P", "O", "O", "O", "P", "Q", "O", "O", "P", "P"]}
```


This issue has been automatically marked as stale because it has not had recent activity. If you think this still needs to be addressed please comment on this thread.

Please note that issues that do not follow the [contributing guidelines](https://github.com/huggingface/transformers/blob/master/CONTRIBUTING.md) are likely to be ignored.