请生成一个问题回答算法，预测给定问题的答案。
问题数据集，包括问题和答案之间的对应关系。
这是一个基于自然语言处理(NLP)的问题回答算法，可以用机器学习或深度学习模型进行训练。该模型可以将问题转化为文本向量，然后与答案数据集中的文本向量进行匹配，以确定最佳答案。常用的模型包括神经网络、卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)。对于较大的数据集，也可以使用Transformers模型，例如BERT或GPT系列模型，来进行训练和预测。