현재 , 고품질 , 고 정확 율 의 CQA 데이터 스크리닝 은 주로 수동 검토 , 다 차원 명시 적 피처 스크리닝 및 시맨틱 검색 모델 필터링 을 통해 이루어진다 . 인터넷 데이터 의 기하 급수 적 인 업그레이드 로 인해 수동 검토 로서 는 수요 를 만족 시킬 수 없 다 . 다 차원 명시 적 피처 선별 은 현재 사용 자 행동 ( 좋 아요 또는 싫 어요 등 ) 에 크 게 의존 하 며 , 이러 한 정보 는 답변 에 의미 가 있 는지 를 판정 하 는 데 일정 한 지향성 적 도움 이 될 수 있 지만 , 사용 자 의 좋 아 하 고 싫 어 하 는 행동 은 주관 적 인 감정 의 영향 을 받 으며 품질 이 낮 거나 악의 적 인 답변 이 발생 하 기 쉽 고 , 또한 , 이러 한 정보 는 전면 적 이 되 지 않 아 노출 이 적 은 Q & A 데이터 에 대해서 는 사용 자 정보 가 충분 하 지 않 다 .