Die formale Abfrageerstellung ist ein wesentlicher Bestandteil der komplexen Fragebeantwortung über Wissensbasen. Sie zielt darauf ab, korrekte, ausführbare Abfragen für Fragen zu generieren. Neuere Ansätze versuchen, durch eine Zustandsübergangsstrategie generierte Kandidatenabfragen zu bewerten. Diese Strategie zur Kandidatengenerierung berücksichtigt jedoch die Struktur der Abfragen nicht, was zu einer beträchtlichen Anzahl von verrauschten Abfragen führt. In diesem Artikel stellen wir einen neuen Ansatz zur formalen Abfrageerstellung vor, der aus zwei Phasen besteht. In der ersten Phase prognostizieren wir die Abfragestruktur der Frage und nutzen diese Struktur, um die Generierung der Kandidatenabfragen einzuschränken. Hierfür schlagen wir einen neuartigen Graphen-Generierungsansatz zur Bearbeitung der Strukturprognose vor und entwerfen ein Encoder-Decoder-Modell, um in jedem Generierungsschritt die Argumente der vorgegebenen Operationen vorherzusagen. In der zweiten Phase folgen wir den herkömmlichen Ansätzen, um die Kandidatenabfragen zu bewerten. Die experimentellen Ergebnisse zeigen, dass unser Ansatz zur formalen Abfrageerstellung sowohl bei komplexen Fragen als auch bei einfachen Fragen gegenüber bestehenden Methoden überlegen ist.