还有一种办法就是最近几年流行的信息检索方法。比如，一个问题“where was Barack Obama born ?”这句话里出现的了一个实体——Obama，假设这个知识库是完备的，那么系统就会判断答案一定是跟Obama关联的某个结点，这样就可以到知识库里以Obama为半径，把跟它有关的词全部挖出来，然后系统要算相似度，相似度算的时候有一种办法，是把这个知识图谱的某一个知识单元用自然语言表征出来，也可以用词嵌入做一个多维向量表示。这时候做一个Ranker跟当前的问题算一个距离，距离近的就是它的答案。我们也将这些技术运用在了微软小冰里，比如小冰回答问题，跟你聊天等等。