基于知识图谱的问答系统(Knowledge-based Question Answering，KBQA)，这个领域的论文大多是基于 Freebase 的。
Freebase 作为典型的知识图谱，其采用结构化的数据形式（Wikipedia并不是）。Freebase 的内容主要源于 Wikipedia、NNDB、MusicBrainz 以及社会用户的贡献。该项目由 MetaWeb 公司在2005年启动，Google于2010年收购了该公司，并将 Freebase 作为Google知识图谱的核心部分。2016年8月，Google停止了对 Freebase 的维护，并将其整体迁移合并到 WikiData 项目中[1]。目前我知道的有以下几种方法获取到 Freebase 数据。
- Freebase Data Dump：Freebase 官网提供 N-Triple RDF格式（.nt文件)的数据压缩包的下载，整个压缩包30G，解压后300G+。下载后，可以用压缩软件解压，也可以通过编程工具(比如Java的GzipInputStream)边读取边解压。[2][3] (我并没有尝试这个方法)
- FB2M和FB5M：FB2M和FB5M是 Freebase 的两个子集，其中 FB2M 含有2M实体和5k实体关系，FB5M含5M实体和7k实体关系。CSDN上有这个两个文件的下载链接，其中使用 FB5M 还需要下载一个 FB5M 中 entity linke 到 entity name 的映射文件来将语料集的 link 替换掉[4]（参考文章[4]中作者也提供了3个文件的下载链接，但可能过期）。下载之后三个文件都是 txt 文件，需要转换为 RDF 格式，文章后面会介绍如何转换为 RDF 格式并配合 Virtuoso 使用，我暂时只处理了 FB2M 数据，所以只说明
