我们介绍了一个新的数据集，以通过口头答案对知识图（kgs）回答对话问题。目前，关于KGS的问题回答是针对单转问题的答案（KGQA）或多型对话对话问题答案（Convqa）。但是，在现实情况下（例如，Siri，Alexa和Google Assistant等语音助手），用户更喜欢口头上的答案。本文通过将现有的ConvQA数据集扩展到具有多种释义的言语答案，从而为最先进的方法做出了贡献。我们使用五个序列到序列模型进行实验，以生成答案响应，同时保持语法正确性。我们还执行错误分析，该分析详细介绍了模型在指定类别中的错误预测率。我们提出的随着答案语言扩展的数据集可公开使用，其中包含有关其更广泛用途的使用的详细文档。
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