摘要

知识库问答（Knowledge Base Question Answering, KBQA）旨在自动回答基于知识库（KB）的事实类问题。对于需要多个知识库关系或约束的复杂问题，KBQA面临诸多挑战，包括问题理解、组件链接（如实体、关系和类型链接）以及查询构造等。本文提出一种新型图结构——实体描述图（Entity Description Graph, EDG），用于表征复杂问题的结构，从而有助于缓解上述问题。基于给定问题的EDG结构，我们在DBpedia知识库上实现了一个问答系统，称为EDGQA。大量实验表明，EDGQA在LC-QuAD和QALD-9两个基准数据集上的表现均优于当前最先进的方法，验证了基于EDG的分解策略在知识库复杂问题问答中的可行性与有效性。