本发明公开了一种基于多跳知识图谱的问答方法、系统、方法及介质，包括：1)将待回答问题输入到训练后的Sentence‑BERT模型中，得到多个固定维度的句子初始向量；2)对所述句子表示向量进行标注，将标注后的句子表示向量输入到基于FNN的问题表示学习模型中，得到问句向量；3)获取知识图谱向量表示，根据知识图谱向量表示及步骤2)获得的问句向量，通过评分函数在所有答案候选集合中进行答案选择，得到多跳知识图谱问答结果，该方法、系统、方法及介质能够对巡检机器人系统领域进行较为准确的实体抽取任务，以选择处最好的实体作为答案输出。