CLAP: разбивка passage на chunks с разрешением кореференций для точного поиска

Обнаружено: Векторные модели поиска «размывают» смысл длинных текстов где смешаны разные темы — один вектор не может одновременно кодировать «лечение собак за $1500» и «круизы на Багамы», релевантность летит вниз. CLAP позволяет находить точные фрагменты в длинных документах где перемешаны несколько подтем, а местоимения теряют смысл. Фишка: разбей текст на логические блоки, замени все «он»/«это» на конкретные названия, создай для каждого блока свои локальные поисковые запросы. Модель сравнивает запрос с коротким псевдо-запросом типа «Как крупные IT-компании организуют удалёнку?» вместо длинного шумного passage — попадание в semantic space точнее в разы.