Để Giải quyết những thách thức của đồ thị tri thức chưa hoàn chỉnh, bài báo này đề xuất một phương pháp trả lời câu hỏi mới, có khả năng dự đoán các câu trả lời tồn tại trong đồ thị tri thức hoàn chỉnh, ngay cả khi chúng không xuất hiện rõ ràng trong đồ thị. Chúng tôi chính thức giới thiệu và nghiên cứu hai bài toán trả lời câu hỏi: phân loại câu hỏi-câu trả lời và truy xuất câu hỏi-câu trả lời. Để đạt được điều này, chúng tôi đề xuất mô hình AnyCQ, có thể phân loại câu trả lời cho các truy vấn kết hợp tùy ý trên đồ thị tri thức tùy ý. Về cốt lõi, AnyCQ là một mạng nơ-ron đồ thị được huấn luyện bằng các mục tiêu học tăng cường, cung cấp câu trả lời cho các truy vấn Boolean. Được huấn luyện trên các trường hợp đơn giản, nhỏ, AnyCQ có thể tổng quát hóa thành các truy vấn lớn với cấu trúc tùy ý, phân loại và truy xuất câu trả lời một cách đáng tin cậy cho các truy vấn mà các phương pháp hiện có không thực hiện được. Chúng tôi kiểm chứng thực nghiệm phương pháp này bằng một chuẩn mực mới được đề xuất, đầy thách thức và chứng minh rằng AnyCQ có thể chuyển đổi hiệu quả sang đồ thị tri thức hoàn toàn mới bằng cách sử dụng một mô hình dự đoán liên kết phù hợp, làm nổi bật tiềm năng của nó trong việc truy vấn dữ liệu chưa hoàn chỉnh.
