Wat is de sliding window-aanpak in QA voor lange teksten?

De sliding window-benadering in QA (vraag-antwoord systemen) voor lange teksten is een methode om een grote tekst op te splitsen in overlappende fragmenten (vensters), die vervolgens door het model (bijvoorbeeld BERT) afzonderlijk worden verwerkt.

Het probleem is dat veel modellen een beperking hebben op de lengte van de invoer (bijvoorbeeld 512 tokens). Om een lange tekst te verwerken, wordt deze in delen met enige overlap opgesplitst om de context tussen de vensters te behouden.

Voorbeeld:

• Een tekst van 1500 tokens wordt opgesplitst in vensters van 512 tokens met een stap, bijvoorbeeld 256 tokens (overlap van 256 tokens).
• Elk venster wordt aan het model gegeven om antwoorden te extraheren.
• De resultaten worden gecombineerd of de beste antwoord wordt geselecteerd.

Dit maakt het mogelijk om efficiënt met lange documenten te werken, de context te behouden en de kwaliteit van de antwoorden te verbeteren.