|*—*|模式構造（演算法一：產生各種包含問題與答案的模式，
主要是用字尾樹進行模式學習）
第一步： 用問題+答案搜尋
第二步：處理搜尋出來的1000條資料文字
第三步：用正規表示式保留包含了問題和答案的句子
第四步：把包含問題和答案的sentences傳給字尾樹執行
（找到這些句子中重複最多的最長子串 如：mozart (1957-2001)）
第五步：把包含問題和答案的phrases傳給字尾樹執行
（再從上步結果中找出包含問題和答案的串 如：mozart (1957 ）
第六步：用代替問題的詞，用代替答案的詞
用不同人名重複演算法一將會得到各個人的生日集合
|*—*|模式精度確定（演算法二：計算模式精度，剔除低精度模式）
第一步： 只用問題搜尋（問題選擇很重要，用同一問題的不同表達形式，避免受到重複文字的影響而影響到精度）
第二步：同演算法一
第三步：用正規表示式只保留包含了問題的句子
第四步：a.用演算法一得到的模式測試這些句子，會出現兩種情況：
（1）可能匹配任何字元
（2）匹配正確答案
如：i) mozart was born in
ii) mozart was born in 1756
b.用公式計算每個模式的精度
p = ca / co
ca:表示用該模式匹配的正確的條數
co:表示用該模式匹配的代替了答案的任何詞的條數
第五步:保留匹配數量多的模式（比如大於5的）
|*—*|利用模式表發現答案（答案資料集是來自trec-10的）
第一步：用問題搜尋
第二步：已有的機器判斷問題類別以及問題的term
第三步：在已有的答案資料集中搜尋
第四步：清理資料（去除標籤，空白符等）
第五步：用正則標籤替換問題的term
（「」, in the case of birthyear).）
第六步：通過模式表中的模式選擇匹配標籤的詞作為答案
如：( -
was born
...第七步：按模式精度排序上步搜的答案，去重返回top5答案。
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