知识图谱问答通常假设单个系统能够访问完整图谱，但实际中各组织只持有共享实体标识的独立关系子集，导致没有任何一方拥有完整的推理链。FedV-KGQA 通过在垂直分区的图上进行多跳问答来验证这一场景。每个数据孤岛在本地图上进行实体和关系的丰富化，并基于自身三元组训练知识图谱嵌入。随后服务器端将各孤岛的实体视图拼接，在主题实体处锚定投射后的问题向量，并通过相似度对候选答案进行排序。原始三元组和关系嵌入始终留在各自的孤岛内。实验比较得到三点结论：① 联邦融合能够恢复大部分集中式模型的准确率，而单一孤岛的表现很弱；② 锚定机制和图谱丰富化对效果的影响大于具体的嵌入模型选择；③ 最经济的编码器取决于目标准确率而非参数规模。基于这些发现，本文提供了跨实验的对比分析、四条设计经验以及一个交互式原型，用户可在公开检查点上实时推理并追踪完整流水线。
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