본 논문에서는 질문 분류를 위한 순수 규칙 기반 시스템을 제안하며, 이를 두 부분으로 나누어 설명한다. 첫 번째는 질문의 구조를 활용하여 관련 단어를 추출하는 과정이고, 두 번째는 이러한 단어와 개념(Concept)을 연결하는 규칙을 기반으로 질문을 분류하는 과정이다. 제안하는 방법은 기존 최고 성능(SOTA)의 91.6%보다 약 6%p 향상된 97.2%의 정확도를 달성하였다. 또한, 본 방법을 기반으로 기계학습 알고리즘을 추가 적용할 경우 정확도를 더욱 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.