Qu'est-ce que l'approche de fenêtre glissante en QA pour les longs textes?

L'approche de fenêtre glissante en QA (systèmes de questions-réponses) pour les textes longs est une méthode de division d'un grand texte en fragments superposés (fenêtres), qui sont ensuite traités séparément par le modèle (par exemple, BERT).

Le problème est que de nombreux modèles ont une limite de longueur d'entrée (par exemple, 512 tokens). Pour traiter un texte long, il est divisé en parties avec une certaine superposition pour préserver le contexte entre les fenêtres.

Exemple :

• Un texte de 1500 tokens est divisé en fenêtres de 512 tokens avec un pas, par exemple, de 256 tokens (superposition de 256 tokens).
• Chaque fenêtre est envoyée au modèle pour extraire des réponses.
• Les résultats sont combinés ou la meilleure réponse est sélectionnée.

Cela permet de travailler efficacement avec de longs documents, en conservant le contexte et en améliorant la qualité des réponses.