문맥 (context)
텍스트 문서 검색에서, 통상적으로 사용자는 질의를 검색 엔진에 입력한다. 검색 엔진은 인덱싱된 문서들의 데이터베이스에 대해 질의를 평가하여 질의를 가장 잘 만족시키는 문서들의 평가 리스트를 반환한다. 질의를 만족시킨 정도에 대한 측정치를 나타내는 점수는, 검색엔진에 의해 알고리즘으로 생성된다. 통상적으로 이용되는 점수 알고리즘은 질의를 검색어들로 분리하는 단계와 검색될 텍스트 문서의 본문 내의 개별적인 용어들의 등장에 관한 통계 정보를 이용하는 단계에 기초한다. 문서들은 대응 점수에 따라 평가 순서대로 리스트 되며, 따라서 사용자는 검색 결과 리스트의 첫 줄에서 가장 잘 일치하는 검색 결과를 볼 수 있다.
검색엔진이 결과의 질을 향상시키기 위해 사용할 수 있는 또 다른 평가는 순위 결과를 선택된 평가 기능에 의해 변경하는 것이다. 일 예시적인 평가 기능은 일 페이지가 다른 페이지에 링크되는 경우 다른 페이지에 대해 투표를 효과적으로 하는 것을 결정한다. 페이지에 대해 더 많은 표가 투표될수록, 페이지의 중요도는 더 높아진다. 또한 평가 기능은 누가 투표를 했는지를 고려할 수 있다. 페이지의 중요도가 높을수록, 페이지에 투표된 표의 중요도는 더 높아진다. 표들은 집적되고, 네트워크상의 페이지 평가의 컴포넌트로 사용된다.
평가 기능은 평가의 질을 향상시키기 위해 사용된다. 그러나, 평가 기능의 효율성은 네트워크의 망의 형태에 영향을 받을 수 있다. 예를 들어, 위에서 기술된 투표를 이용한 평가 기능은 인트라넷 환경에서 비효율적일 수 있다. 인트라넷은 인터넷과 동일한 몇몇 프로토콜을 사용하는 네트워크이지만, 회사의 직원 같은 하위 집합의 사용자에 의해서만 접근가능하다. 인트라넷의 페이지는 인터넷과 동일하게 설계되거나 연결되지 않으므로, 평가 기능에 의해 생성되는 결과의 관련성은 인터넷 환경과 비교해서 떨어질 수 있다.
지시문 (instruction)
주어진 원문을 읽고 필요한 정보를 파악하여, 원문에 근거해 질문에 답하라.
질문 (question)
페이지의 중요도와 투표된 표의 중요도 사이에는 어떠한 관계가 있는가?
추론 과정 (compact_reasoning)
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1과제 해석
task_interpretation페이지의 중요도와 투표된 표의 중요도 간의 상관관계를 파악해야 한다.
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2정보 추출
information_extraction페이지 중요도와 투표(표)의 관계에 관한 기술 내용을 추출한다.
- 페이지에 대해 더 많은 표가 투표될수록, 페이지의 중요도는 더 높아진다.
- 페이지의 중요도가 높을수록, 페이지에 투표된 표의 중요도는 더 높아진다.
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3근거 선택
evidence_selection두 구성 요소 간의 인과/상관 관계를 명시한 구절을 선택한다.
- 페이지의 중요도가 높을수록, 페이지에 투표된 표의 중요도는 더 높아진다.
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4논리 통합
logical_integration페이지의 중요도가 높아지면 그 페이지에 투표된 표의 중요도 또한 높아지는 정비례 관계임을 확인한다.
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5결론 도출
conclusion_formulation페이지의 중요도와 투표된 표의 중요도는 서로 비례하는 관계임을 도출한다.
- 페이지의 중요도가 높을수록, 페이지에 투표된 표의 중요도는 더 높아진다.
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6답변 생성
answer_generation질문에 대해 문맥에 근거하여 명확하게 답변을 작성한다.
- 페이지의 중요도가 높을수록, 페이지에 투표된 표의 중요도는 더 높아진다.
최종 답변 (final_answer)
페이지의 중요도가 높을수록 해당 페이지에 투표된 표의 중요도 또한 더 높아지는 관계를 가진다.
핵심 해석 (core_interpretation)
페이지의 중요도가 높을수록 그 페이지에 투표된 표의 중요도 역시 더 높아진다.