Phương pháp đề xuất giúp tạo truy vấn tìm kiếm hiệu quả từ câu hỏi cộng đồng mà không cần dữ liệu truy vấn người dùng. Bằng cách sử dụng cây phụ thuộc ngôn ngữ, hệ thống tạo ra các chuỗi truy vấn có liên kết ngữ nghĩa và cú pháp. Các truy vấn được đánh giá bằng R-Precision thông qua mô hình học xếp hạng như ListNet, RankNet, Ranking SVM. Kết quả cho thấy truy vấn từ tiêu đề có độ chính xác cao hơn, nhưng khó tổng quát hóa. Ngược lại, truy vấn từ tiêu đề kết hợp nội dung giúp mô hình học phát hiện nhiều truy vấn hiệu quả hơn. Các đặc trưng như số lượng thực thể, loại từ, và quan hệ phụ thuộc đóng vai trò quan trọng trong việc nhận diện truy vấn tốt. Phương pháp này giúp cải thiện khả năng tìm kiếm câu hỏi liên quan trong kho dữ liệu lớn của cQA.