作为一个与在 Watson 上工作的人一起工作的人，也许我可以提供一些见解。

Watson这个名字经常被随意使用，而许多人并不知道它已经演变成一套更大的系统和服务。我们现在有 Chef Watson、Watson Health 和许多其他沿着“认知”路线开发的项目。Watson实际上是 IBM 所追求的不同认知计算路线的融合和多样化应用。

因此，Watson 实施和实施了多种形式的 NLP，由不同的团队开发以适应不同的流程，并以不同的方式相互关联。此外，其中大部分（可能全部）是专有/机密的，因为正如人们想象的那样，正在进行的研究不断进行并添加到 Watson。这可能是你最大的障碍。沃森的危险风格的 NLP 的精确工作原理本身可能仍然是机密的（在我刚刚花时间寻找自己的时间里，我找不到任何东西）

因此，这个问题有很多答案；许多已过时，而另一些并不总是适用。完整的答案非常复杂，当你发现今天的答案时，它可能已经很高级了。我所知道的研究一直致力于文本分类和相关 NLP 主题的新的、尖端的算法和流程。例如，请参阅这篇文章http://www.aaai.org/Magazine/Watson/watson.php，其中说明

对于 Jeopardy Challenge，我们使用 100 多种不同的技术来分析自然语言、识别来源、查找和生成假设、查找和评分证据，以及合并和排列假设。

和

Watson 的 metalearner 使用多个经过训练的模型来处理不同的问题类别，例如，某些分数可能对于确定事实性问题的正确答案至关重要，但在拼图问题上可能没有那么有用

这些技术中的大多数可能已经针对其他方法进行了修改、改编或完全放弃。

要为您提供更多信息，请查看下面的链接。

一般的

• DeepQA 研究团队，具体来说，看看他们的出版物

• IBM 研究人工智能

文章

• 构建 Watson：DeepQA 项目概述（2010 年），由 David Ferucci 领导的 IBM Watson 研究团队撰写，并于 2010 年秋季发表在 AI 杂志上。

视频

• IBM 沃森是如何工作的？（2018 年），IBM Watson 指出，Watson 使用深度学习和迁移学习

其他

• 自然语言处理：介绍（2011），一篇关于自然语言理解的优秀但技术性论文（承认沃森）