此过程确定覆盖率是否低于阈值。该阈值可以是 0.3、0.35 或 0.4 或其他分数。在我们的“到月球的距离”示例中，每个覆盖率都达到或超过了阈值。
如果覆盖率低于阈值，则该过程将选择第一个响应增益因子。对于第一反应的增益因子可能根据第一关系与覆盖率成比例，或者可能是一个固定值，或者可能是一个非强化值（例如 1.0）。
然而，如果覆盖率不低于阈值，则该过程可以选择第二 whatsapp 号码数据 个响应增益因子。第二响应增强因子可以按照第二关系与覆盖率成比例，或者可以为一个固定值，或者可以为一个大于非增强值的值（例如，1.1）。
上下文评估过程还可以检查除上述特征之外的其他特征的存在。
用于根据上下文评估响应段落的三个示例特征可以基于识别文本、前面的问题和列表格式的附加特征。
突出文本
突出文本是可以通过与其本不同的格式（例如加粗）来区分的文本。
一个初步的问题
前置问题是文本中出现在考生答案问题之前的问题。
搜索引擎可以处理不同数量的文本来确定问题的答案。
仅识别提取源答案段落的文本段落。
可以查看文本片段，其中可能包含标题文本和其他部分的其他文本。
计算一个与问题到答案候选的文本距离成反比的提升分数，并且当出现第一个问题时终止测试。
该文本间距可以按字符、单词、句子 优先考虑必须先完成的任务 或其他度量来衡量。
如果问题是一段文本的书他特征的签，并且存在中间文本，例如目录等他特征的书签列表，则确定该问题仅位于其引用的文本段落之前，而不是中间文本。
在上面的月球图中，来源中有两个问题：“月球绕地球公转一周需要多长时间？”和“距离为什么会变化？”
第一个问题——“月球绕地 台湾新闻 球公转一周需要多长时间？” – 在第一个答案候选的第一个答案段落之前有零个句子的文本间距，在第二个候选的第二个答案段落之前有五个句子的文本间距。
第二个问题是“距离为什么会改变？” – 在第三个答案源段落之前没有句子。
如果检测到前面的问题，该过程将选择一个问题增益因子。
该增益因子可以与文本间距成比例，而不管文本是否位于从属于标题行的文本段落中，或者问题是否为标题行，以及如果问题位于标题行中，答案源段落是否从属于标题行。
综合考虑这些因素，第三个回应段落获得最高增益因子，第一个回应段落获得第二高增益因子，而第二个回应段落获得最小增益因子。
相反，当未他特征的检测到前面的文本或检测到问题增强因素后，才会检测到列表的存在。