إن التحدي الرئيسي في السؤال الرد على قواعد المعرفة (KBQA) هو التناقض بين أسئلة اللغة الطبيعية ومسارات المنطق في قاعدة المعرفة (KB). أساليب KBQA القائمة على الرسم البياني في الرسم البياني هي جيدة في استيعاب هيكل الطوبولوجي للرساه الرسم ولكن غالبا ما تجاهل المعلومات النصية التي تحملها العقد والحواف. وفي الوقت نفسه، تتعلم نماذج اللغة المدربة مسبقا معرفة ضخمة مفتوحة عالمية من الكائنات الكبيرة، ولكنها في شكل اللغة الطبيعية وليس منظم. لسد الفجوة بين اللغة الطبيعية و KB الهيكلية، نقترح ثلاث مهام تعلم العلاقة ل KBQA القائم على BERT، بما في ذلك استخراج العلاقة ومطابقة العلاقات والمعاقين. عن طريق التدريب المعزز في العلاقة، يتعلم النموذج مواءمة تعبيرات اللغات الطبيعية للعلاقات في KB وكذلك السبب في الروابط المفقودة في KB. تظهر التجارب على WebQSP أن طريقتنا تتفوق باستمرار على خطوط الأساس الأخرى، خاصة عندما تكون KB غير مكتملة.