张欣勃关于提升基于 RDF 的 Q/A 系统的精确性（IMPROVE-QA: An Interactive Mechanism for RDF Question/Answering Systems）的论文被 SIGMOD 2018 录用为 demo 。

该论文中展示了接收用户反馈的完整的 Q/A 系统，允许用户对 Q/A 系统产生的初步结果做出评估，并根据用户的需求最小化重构 SPARQL 查询，已得到符合用户预期的更优结果。并为用户展示出重构的 SPARQL 与原始 SPARQL 之间的修改关系，以方便知识库设计人员直观地修正如下三类错误：实体链接、谓词消歧和结构缺失，并可以实时地更新上述三个词典，以让 Q/A 系统实时地采纳用户给出的正确意见。