知识图谱通过提供结构化、互连的数据来增强自然语言处理 (NLP)，这些数据有助于模型更好地理解上下文、关系和现实世界的知识。 知识图谱将信息组织为实体（例如，人、地点、概念）及其关系（例如，“是”，“位于”），从而创建一个事实网络。 这种结构允许 NLP 系统访问原始文本中经常缺失的显式语义连接。 例如，当处理诸如“巴黎是法国的首都”之类的句子时，知识图谱可以确认“巴黎”指的是通过“capital_of”关系链接到“法国”的城市，从而减少歧义并提高准确性。
知识图谱在 NLP 中的一个关键应用是实体消歧和链接。 例如，单词“Apple”可能指的是一家公司或一种水果。 通过将文本提及映射到知识图谱（例如，Wikidata 或 DBpedia）中的条目，NLP 系统可以解决此类歧义。 使用知识图谱的搜索引擎可以通过检查图谱的关系来区分关于“苹果股价”（公司）和“苹果营养成分”（水果）的查询。 同样，在医学 NLP 中，像“头痛”这样的症状可以通过特定领域的知识图谱链接到相关疾病（例如，偏头痛）或治疗方法，从而改进诊断支持工具。 这种结构化方法减少了仅依赖文本数据中的统计模式而导致的错误。
知识图谱还可以改进语义推理和问题回答。 例如，如果用户问“克里斯托弗·诺兰执导了哪些电影？”，NLP 系统可以遍历知识图谱以检索通过“directed_by”关系链接到诺兰的电影。 如果没有图谱，如果答案没有在其训练数据中明确说明，则该模型可能会遇到困难。 此外，聊天机器人使用知识图谱来维护多轮对话中的上下文。 如果用户说“预订飞往巴黎的航班”，然后问“那里的天气怎么样？”，则图谱的“巴黎→法国→首都”关系可帮助机器人推断“那里”指的是巴黎。 通过整合外部知识，模型变得不那么依赖于记忆模式，从而在摘要或推荐系统等任务中产生更可靠和可解释的输出。