يهدف سؤال متعدد اللغات، الرد على الرسم البياني للمعرفة (KGQA) إلى استخلاص إجابات من الرسم البياني المعرفي (KG) للأسئلة بلغات متعددة. لتكون قابلة للتطبيق على نطاق واسع، نركز على إعداد نقل الطلقة الصفرية. هذا هو، يمكننا فقط الوصول إلى البيانات التدريبي
ة فقط بلغة موارد عالية، بينما تحتاج إلى الإجابة على أسئلة متعددة اللغات دون أي بيانات معدنية باللغات المستهدفة. يتم تشغيل نهج مباشر إلى نماذج متعددة اللغات المدربة مسبقا (على سبيل المثال، MBERT) للنقل عبر اللغات، ولكن هناك فجوة كبيرة من الأداء KGQA بين المصدر واللغات المستهدفة. في هذه الورقة، نستمسى تحريض معجم ثنائي اللغة دون مقابل (BLI) لخريطة الأسئلة التدريبية في لغة المصدر في تلك الموجودة في اللغة المستهدفة مثل بيانات التدريب المعزز، والتي تتحل إلى عدم تناسق اللغة بين التدريب والاستدلال. علاوة على ذلك، نقترح استراتيجية تعليمية عدائية لتخفيف اضطراب بناء الجملة في البيانات المعززة، مما يجعل النموذج يميل إلى كل من اللغة والبنيات الاستقلال. وبالتالي، فإن نموذجنا يضيق الفجوة في تحويل صفرية عبر اللغات. التجارب على مجموعة بيانات KGQA متعددة اللغات مع 11 لغة موارد صفرية تحقق من فعاليتها.
