知识图谱通过结合提取、规范化和链接过程，将非结构化数据转换为结构化、相互连接的信息来处理它们。文本文档、图像或视频等非结构化数据缺乏预定义的格式，这使得它们难以直接集成到图谱中。为了解决这个问题，知识图谱依靠自然语言处理（NLP）和计算机视觉等技术来识别数据中的实体、关系和属性。例如，一个 NLP 流水线可以解析一篇新闻文章，提取提及的人、组织和地点，然后推断出诸如“受雇于”或“位于”之类的连接。然后将这些提取的元素映射到图谱中的节点和边，通常使用标准化标识符或 schema.org 类型来确保一致性。
此过程中的一个关键步骤是实体解析，它确保提取的实体对应于图谱中现有的节点，并在必要时创建新节点。例如，如果一个文档在科技公司的语境中提及“苹果（Apple）”，系统可能会将其链接到预先存在的“苹果公司（Apple Inc.）”节点，而不是创建一个重复的节点。spaCy 或 Stanford NER 等工具常用于实体识别，而 Apache OpenNLP 等框架则有助于解析关系。此外，可以使用对象检测模型（例如 YOLO 或 ResNet）来处理图像等非结构化数据，以识别视觉实体（例如，“汽车”、“树木”）及其空间关系，然后将这些信息作为元数据或链接的节点添加到图谱中。
在处理歧义和语境时会出现挑战。例如，“Java”这个词可以指代一种编程语言、一个岛屿或咖啡。知识图谱通过利用周围文本或元数据中的语境线索来缓解这个问题。它们还可以使用外部知识库（例如 Wikidata）来验证实体并进行消歧。可扩展性是另一个问题，因为处理大量非结构化数据需要高效的流水线。开发者通常通过使用 Apache Spark 等分布式系统或预训练的 Transformer 模型（例如 BERT）来加快分析速度以解决此问题。通过系统地将非结构化数据转换为结构化三元组（主语-谓语-宾语），知识图谱实现了查询、推理以及与其他数据集的集成，将原始信息转化为可操作的洞察。