Dieses Papier stellt ein System vor, das mithilfe von wenigen manuell erstellten Merkmalen aus einer Wissensdatenbank Fragen zu einem breiten Spektrum an Themen beantwortet. Unser Modell lernt niedrigdimensionale Einbettungen von Wörtern und Elementen der Wissensdatenbank; diese Darstellungen werden verwendet, um natürlichsprachliche Fragen gegen potenzielle Antworten zu bewerten. Die Ausbildung unseres Systems erfolgt durch die Verwendung von Frage-Antwort-Paaren und strukturierten Darstellungen ihrer Antworten sowie durch die Verwendung von Frage-Paraphrasen-Paaren, was wettbewerbsfähige Ergebnisse in einem anspruchsvollen Benchmark der Literatur erzielt.