Watson 首先在其庞大的资源数据库中搜索可能与该问题相关的内容。接下来，它会搜索所有搜索结果并将其转换为候选答案。例如，如果其中一个搜索结果是一篇文章，Watson 可能会选择文章的标题作为可能的答案。在找到所有这些候选答案后，它会迭代地对它们进行评分以确定哪个是最好的。

评分过程非常复杂，需要为每个答案找到支持证据，然后结合许多不同的评分算法来确定哪个候选答案是最好的。您可以在此处阅读由 Watson 的创建者撰写的更详细（但仍然非常概念化）的概述。

IBM 显然没有提供所有细节/“秘诀”，但有一些关于 Watson 如何工作的信息。一些文本搜索/检索的东西使用了一种名为UIMA的技术，IBM 几年前开源了该技术。它还使用 Prolog 和一些自定义 C++ 代码。可以在此处找到更多信息。