以下內容來自《自然語言處理實踐-聊天機械人技術原理與應用》
目前，工業界已有很多成型的 kbqa 系統，其中最著名的是 ibm 2011 年推出的 watson 問答系統 ，它因在美國最受歡迎的智力問答電視節目《危險邊緣》中一舉打敗了人類智力競賽冠軍而名聲大噪。下面從技術的角度對 watson 進行分析。watson 採用的知識庫是乙個廣義的知識庫，其中不僅包含各種結構化知識，也包含各種非結構化的文字語料和語言學知識。watson 作為乙個集理解、推理、學習、互動功能於一體的強大問答系統，學習處理資訊的過程分 4 個階段，在一定程度上也模擬了人的認知思考過程。
（1） 觀察 。觀察可見的現象和有形的證據。
（2） 推斷 。根據已有知識理解所見之事，然後對其中含義做一些假設。
（3） 評估 。判斷某個假設的對錯。
（4） 決策 。做出決策，選擇最佳選項，並依此採取行動。整個流程稱為 deep qa，包含問題分解、假設生成、基於證據進行假設評估及排序等關鍵步驟，這裡的 deep qa 並非指通過深度學習技術提供問答。如下圖所示為 watson 問答系統的學習過程。首先，通過分析問題的語義，找出查詢所需的依賴關係及查詢的焦點；然後，根據查詢線索生成候選答案，並給出相關性的評分；最後，歸併重複的候選答案，由候選答案評估演算法做排序選出最終的答案。
當 watson 在某個特定領域開始工作的時候，它需要學習相應的語言、術語，以及該領域中的思維模式。以癌症為例，癌症有許多態別，每種都有不同的症狀和**方案，然而除了癌症，其他疾病也可能出現這些症狀，因此 watson 會基於醫療實踐和該領域內最優秀的技術文獻進行標準評估，從而識別出最佳**方案，供醫生為患者進行**時選擇。watson 的訓練需要在「掌握」某個特定領域知識語料庫的領域專家的指導下進行。watson 的訓練過程如圖。
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