Riset ini menggunakan beberapa pendekatan berbeda dari sistem state of the art untuk membangun suatu sistem tanya jawab yang simpel namun handal dalam menjawab pertanyaan. Permasalahan yang diangkat diambil dari QA4MRE@CLEFF2011. Tiap pertanyaan yang diajukan telah dianalisasi dengan seksama dengan metode pengklasifikasian pertanyaan dan penilaian yang digunakan untuk pada pertanyaan itu dilakukan berdasarkan jenis pertanyaan tersebut. Permasalahan yang diangkat menitikberatkan pada evaluasi maching reading dengan permasalahan disajikan dalam bentuk informasi teks yang minim untuk menjawab pertanyaan pilihan berganda. Sistem yang dibuat mengadopsi pemodelan passage dimana deretan kalimat pada teks tersebut dikelompokkan menjadi sebuah paragraf yang akan diindeks nantinya. Selanjutnya, riset ini juga mengelaborasikan pengetahuan eksternal seperti Google-snippet dan relasi makna yang memodelkan relasi antar obyek dalam teks yang terbatas. Sistem yang dibuat sangat handal dalam menjawab berbagai jenis pertanyaan namum masih ada beberapa tipe pertanyaan yang lain ditinggalkan tak terjawab. Evaluasi sistem dengan c@1 menujukkan bahwa framework ini dapat bekerja sama baiknya pada beberapa tipe pertanyaan yang lain dan memberikan hasil yang kompetitif terhadap sistem terbaik pada QA4MRE@CLEF2011 dengan fitur yang lebih kompleks namun tanpa snippet dan relasi makna yang disajikan pada riset ini.