知识图谱通过将非结构化数据结构化为相互连接的实体和关系来增强文本挖掘能力。它们充当一个语义层，组织从文本中提取的信息，使其更容易查询和分析。例如，知识图谱可以表示新闻文章中的实体，如人物、组织和地点，以及它们之间的连接（例如，“公司 X 收购了公司 Y”）。诸如 spaCy 或 Stanford NLP 之类的工具可以提取这些实体，而诸如 Apache Jena 或 Neo4j 之类的框架可以存储和查询图谱。这种结构化方法使开发人员能够识别隐藏在原始文本中的模式，例如公司之间的频繁合作。
一个关键优势是上下文理解。知识图谱通过将实体链接到预定义的概念来解决歧义。例如，“Apple”一词可能指科技公司或水果，但知识图谱会根据周围的上下文（例如，“iPhone”与“果园”）将其连接到正确的实体。这种消歧有助于改进情感分析或主题建模等任务。开发人员可以使用 Wikidata 或 DBpedia 作为参考图谱来验证实体。例如，分析客户评论可能发现关于“电池续航”的投诉与图谱中特定的产品型号相关联，从而实现有针对性的改进。
知识图谱还支持动态更新，允许实时集成新数据。在处理流式文本（例如，社交媒体或新闻源）时，诸如 Apache Kafka 之类的工具可以将提取的实体馈送到图数据库中，图数据库会自动更新关系。例如，一个新闻聚合系统可以通过监控新实体（例如，“AI 监管”）与现有节点（例如，“欧盟”）的连接频率来跟踪新兴趋势。开发人员可以使用诸如图数据库 Amazon Neptune 或 TigerGraph，并结合 NLP 流水线来实现这一点。这种方法将非结构化文本转化为可查询的网络，支持推荐系统或欺诈检测等应用，而无需依赖固定的模式。