音声対話を通じて認識・分割された音節列を知識グラフ内の新しいエンティティとして獲得することを目指している．このとき，音節認識に誤りがあっても，既存の概念はグラフ内の既存エンティティへ対応付ける必要がある．本稿では，グラフ内のリンク構造に関する質問に基づいたエンティティ同定について述べる．まず，音節列と各エンティティ名の編集距離を用いて，類似度の高い候補集合を得る．この集合内のエンティティが持つ希少なリンク構造を質問に用い，回答に合致しないエンティティを除外した後に最も類似度の高いもので同定する．質問回数の上限を設定したシミュレーション実験により，質問の有無による同定性能差を明らかにする．