تعرض مشكلة الإجابة على الأسئلة التي تستخدم المعرفة من طرازات اللغة المدربة مسبقا (LMS) ورسم الرسوم البيانية المعرفة (KGS) تحديين: بالنظر إلى سياق ضمان الجودة (اختيار الأسئلة والأجوبة)، فإن الأساليب تحتاج إلى (I) تحديد المعرفة ذات الصلة من KGS الكبيرة،و (2) أداء التفكير المشترك في سياق ضمان الجودة و KG.هنا نقترح نموذجا جديدا، QA-GNN، الذي يتناول التحديات المذكورة أعلاه من خلال ابتكارات رئيسيتين: (ط) تسجيل الملاءمة، حيث نستخدم LMS لتقدير أهمية عقد KG بالنسبة إلى سياق ضمان الجودة المحدد، و (2) مشتركالتفكير، حيث نتواصل مع سياق ضمان الجودة و KG لتشكيل رسم بياني مشترك، وتحديث خصائصها المتبادلة من خلال رسالة الرسوم البيانية القائمة على الرسم البياني.نقوم بتقييم QA-GNN على مجموعات بيانات Commonsenseenseqa و OpenBookqa، وإظهار تحسنها على نماذج LM و LM + KG الحالية، وكذلك قدرتها على أداء التفكير القابل للتفسير والمنظم، على سبيل المثال، المناولة الصحيحة في الأسئلة.