当正确边无法被验证时：不完整知识图谱问答中的来源缺口及偏向来源的补全策略

不完整知识图谱问答（IKGQA）需补全缺失边以继续推理。现有工作常以文本支持作为边质量的代理指标。本文发现，76-96% 的正确补全边缺乏文本支持，表明文本忠实度衡量的是来源而非正确性。鉴于大多数答案不依赖无支持的边，研究重心应转向在来源不确定性下的接纳或弃权策略。为此，作者提出 TGComplete 策略，通过在推理断点检索证据并验证候选边，在无支持时选择弃权。该方法显著提升了边的精确度与严格忠实度，虽牺牲了召回率，但在需要可审计性的场景中具有重要价值。