In diesem Paper beschreiben wir das von der NNI-Team (NWPU-NTU-I2R) für die QUESST-Aufgabe im Rahmen der Mediaeval 2014-Evaluation vorgeschlagene System. Zur Lösung des Problems wurden sowohl Ansätze basierend auf dynamischer Zeitverzerrung (DTW) als auch symbolischer Suche (SS) eingesetzt. Das DTW-System führt Template-Matching mittels des Untersequenz-DTW-Algorithmus und posteriorer Repräsentationen durch. Die symbolische Suche wird auf Telefonsequenzen durchgeführt, die von Telefonerkennern generiert wurden. Für sowohl die symbolische als auch die DTW-Suche wird eine partielle Sequenzübereinstimmung durchgeführt, um die Fehlerrate zu verringern, insbesondere bei Abfragen der Typen 2 und 3. Nach der Fusion von 9 DTW-Systemen, 7 symbolischen Systemen sowie zusätzlicher Informationsquellen zur Abfrage-Länge erreichten wir eine tatsächliche normalisierte Kreuzentropie (actCnxe) von 0,6023 für alle Abfragen zusammengefasst. Für komplexe Abfragen des Typs 3 erzielten wir eine actCnxe von 0,7252.