knowledge graph (KG) is known to be helpful for the task of question
answering (QA), since it provides well-structured relational information
between entities, and allows one to further infer indirect facts. However, it
is challenging to build QA systems which can learn to reason over
本文提出了 KGQAn，一个通用的 QA 系统，它不需要为每个目标 KG 进行定制，而是采用一种新颖的形式化方法将问题理解为一个文本生成问题，并通过神经序列到序列模型将问题转换为中间抽象表示。我们还开发了一个即时链接器，在查询时间使用 RDF 存储的公共可访问 API 和现有索引将抽象表示映射到特定 KG 的 SPARQL 查询，而无需任何预处理。我们在几个真实的 KG 上进行的实验表明，KGQAn 易于部署，对于任意的 KG 表现良好，优于现有的 QA 系统。