这篇论文介绍了一种使用知识库作为表格问答的外部知识源，并构建了一个带有精细化知识注释的数据集 KET-QA。通过设计检索 - 推理结构化流水线模型，实验结果表明，该模型在三个不同场景（微调、零样本和少样本）中相对性能提升范围为 1.9 至 6.5 倍，绝对性能提升范围为 11.66% 至 44.64%。然而，即使是最好的模型也只达到了 60.23% 的 EM 得分，仍然落后于人类水平，突显了 KET-QA 对问答研究领域的挑战性。

May, 2024

本文介绍了一个新的数据集，用于在知识图谱上进行口头回答的对话式问答。该论文通过扩展现有的多轮对话式问答数据集，包括多个释义的口头回答，提供了新的贡献，并使用五个序列到序列模型进行了实验，同时保持语法的正确性。我们还进行了误差分析，详细说明了模型在指定类别中的误差率。我们提议将答案口头化的数据集公开，并详细说明其使用，以便广泛使用。

Aug, 2022

本篇研究介绍了一个多语言的以事件为中心的知识图谱 EventKG，其中包括超过 690,000 个当代和历史事件以及超过 2.3 百万的时间关系，该知识图谱填补了现有知识库在事件和时间关系上的不足。

Apr, 2018

本文提出了一种基于 SPARQL 查询的多语言语义 Web 知识库问答（QA）方法，能够查询多个知识库，可轻松移植到其他知识库和语言。通过对五个不同的知识库和五种语言的评估，证明了该方法的影响。

Mar, 2018

本文研究基于事件中心知识图谱的深度神经网络复杂查询方法，提出了复杂事件查询回答（CEQA）框架，利用定理证明器填补实体中心查询系统无法推理的逻辑不确定性，实现了在具有时间维度的事件中心知识图谱上的准确推理。

May, 2023

本文介绍了使用自然语言处理技术的语义解析器，将用户的自然语言问题转化为有形式定义的查询语句，通过大规模知识图谱实现。作者提供了一个数据集，其中，用户问题采用 Sparql 语言解析，并对执行结果对系统回答进行注释。通过两种不同的语义解析方法，我们提出了挑战：如何处理大规模词汇，如何建模对话语境，如何处理多实体查询语句，并实现对新问题进行泛化。作者希望我们的数据集能够为开发会话式语义解析器提供有效的测试平台。本文的数据集和模型已经发布，详情请见链接。

Jan, 2023

MovieQA 数据集旨在评估从视频和文本中自动理解故事。该数据集包含大量关于 408 部电影的 14,944 个问题，是多种信息源的独特组合 —— 视频剪辑，情节，字幕，脚本和 DVS 等。研究人员对其进行了统计和方法分析，可扩展为现有 QA 技术，以展示具有这种开放式语义的问答是困难的。

Dec, 2015

本文介绍了一个事件中心的时间知识图 EventKG，包含超过 690,000 个事件和超过 2.3 million 的时间关系，并描述了如何使用该知识图生成人物传记时间线。

May, 2019

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。

Mar, 2023

本文提出了一个基于 Wikidata 的时间问答数据集 TempQA-WD，以鼓励更多的研究在复杂推理任务方面的延伸和拓展。该数据集具有以下特点：（a）包含了中间 sparql 查询以方便基于语义解析的 KBQA 方法的评估，（b）可以推广到多个知识库，如 Freebase 和 Wikidata，（c）挑战性更强。

Jan, 2022