微软小冰实现“读心术”的技术基于决策树算法，具体是ID3算法。每轮提问以排除选项为主。在提问过程中，小冰通过数据库中的人物特征，如性别、国籍、职业等，进行一般疑问句的询问。用户只能回答“是”、“不是”、“不知道”，每次回答都将排除一部分可能的答案。15轮提问后，范围缩小到一定程度，小冰从剩余可能性中选择三个最大的结果呈现给用户。其选择提问方式的依据在于计算每个特征值的信息增益，即通过提问该特征值，数据集熵的减小值最大。信息增益的计算公式为：选择信息增益最大的特征值，以实现数据集按此特征值分配后的尽可能平均。举例说明，假设数据库中共有10个人，其中4个男生、6个女生。按性别分组更加平均，其信息增益较大，故提问时优先选择性别特征。实际操作中，考虑到问题顺序的多样性，会从信息增益最大的几个特征中随机选择一个。然而，值得注意的是，该数据库的规模较小，例如宫脇咲良（小樱花）的特征数据可能不足以让小冰准确猜出。经过多次尝试，微软小冰最终成功猜出“小樱花”，这引发了用户们的强烈情感共鸣。
