Die Fähigkeit, unterschiedlichen Benutzergruppen dieselbe Erfahrung zu ermöglichen (d. h. Barrierefreiheit), ist eine der wichtigsten Eigenschaften webbasierter Systeme. Dies gilt ebenso für Knowledge-Graph-Frage-Antwort-Systeme (KGQA), die den Zugriff auf Semantic-Web-Daten über eine natürlichsprachliche Schnittstelle ermöglichen. Während wir unserer Forschungsagenda zur mehrsprachigen Barrierefreiheit von KGQA-Systemen folgten, identifizierten wir mehrere bestehende Herausforderungen. Eine davon ist das Fehlen mehrsprachiger Benchmark-Datasets für KGQA. In dieser Arbeit erweitern wir einen der beliebtesten KGQA-Benchmarks, QALD-9, indem wir hochwertige Übersetzungen der Fragen in acht Sprachen durch Muttersprachler*innen bereitstellen und die SPARQL-Abfragen von QALD-9 von DBpedia auf Wikidata übertragen, wodurch die Nutzbarkeit und Relevanz des Datensatzes erheblich gesteigert wird. Fünf der Sprachen – Armenisch, Ukrainisch, Litauisch, Baschkirisch und Weißrussisch – waren, soweit uns bekannt, bisher in der KGQA-Forschungsgemeinschaft nicht untersucht worden. Die beiden letzten Sprachen gelten gemäß UNESCO als „bedroht“. Wir bezeichnen den erweiterten Datensatz als QALD-9-plus und stellen ihn online zur Verfügung unter https://github.com/Perevalov/qald_9_plus.