diff --git a/pages/students/2019/michal_stromko/vp2023/Dokumentacia.md b/pages/students/2019/michal_stromko/vp2023/Dokumentacia.md
index f3b11adb..94af13de 100644
--- a/pages/students/2019/michal_stromko/vp2023/Dokumentacia.md
+++ b/pages/students/2019/michal_stromko/vp2023/Dokumentacia.md
@@ -38,4 +38,16 @@ DPR nazývame ako typ systému, spracovania prirodzeného jazyka (NLP). Tento sy
 Aj keď existujú silnejšie modelové formy na meranie podobnosti medzi otázkou a pasážou, ako sú siete pozostávajúce z viacerých vrstiev krížovej pozornosti, ktorá musí byť rozložiteľná, aby sme mohli vopred vypočítať kolekcie pasáží. Väčšina rozložiteľných funkcii podobnosti používa transformácie euklidovskej vzdialenosti.
 
 **Cross Attentions** (krížová pozornosť)
-Cross Attentions v DPR je technika, ktorá sa používa na zlepšenie presnosti procesu vyhľadávania. Funguje tak, že umožňuje modelu pracovať s viacerými pasížami naraz, čo umožňuje identifikovanie najrelevantnejších pasáží. 
\ No newline at end of file
+Cross Attentions v DPR je technika, ktorá sa používa na zlepšenie presnosti procesu vyhľadávania. Funguje tak, že umožňuje modelu pracovať s viacerými pasížami naraz, čo umožňuje identifikovanie najrelevantnejších pasáží. Pre pre správne identifikovanie DPR berie do úvahy kontext každej pasáže. V prvom kroku najskôr model identifikuje kľúčové výrazy v dotaze a následne použije sémantickú analýzu na identifikáciu súvisiacich výrazov. Mechanizmus pozornisti umožňuje modelu zamerať sa na najdôležitejšie slová v každej pasáži, zatiaľ čo algoritmu strojového učenia pomáha modelu s identifikáciou.
+
+V ďalšom kroku _Cross Attentions_ používa systém bodovania na hodnotenie získaných pasáží. Bodovací systém berie do úvahy relevantnosť pasáží k dopytu, dĺžku pasáží a počet výskytov dopytovacích výrazov v pasážach. Posledným dôležitým atribútom, ktorý sa zisťuje je miera súvislosti nájdeného výrazu k výrazu dopytu.
+
+**Pozitívne a negatívne pasáže** (Positive and Negative passages)
+Časté problémy, ktoré vznikajú pri vyhľadávaní sú spojené s opakujúcimi sa pozitívnymi výsledkami, zatiaľ čo negatívne výsledky sa vyberajú z veľkej množiny. Ako príklad si môžeme uviesť pasáž, ktorá súvisí s otázkou a nachádza sa v súbore QA a dá sa nájsť pomocou odpovede. Všetky ostatné pasáže aj keď nie sú explicitne špecifikované, môžu byť predvolene považované za irelevantné. 
+Poznáme tri typy negatívnych odpovedí:
+- **Náhodný (Random)**
+    - Je to akákoľvek náhodná pasáž z korpusu
+- **BM25**
+    - Top pasáže vracajúce BM25, ktoré neobsahujú odpoveď, ale zodpovedajú väčšine otázkou
+- **Zlato (Gold)**
+    - Pozitívne pasáže párované s ostatnými otázkami, ktoré sa objavili v trénovacom súbore
\ No newline at end of file