NLP 通过从非结构化文本中提取、组织和利用结构化信息来与知识图谱交互。知识图谱以图的形式表示实体（如人、地点或概念）及其关系，而 NLP 技术处理自然语言以识别这些实体和连接。例如，NLP 中的命名实体识别（NER）可以识别句子中的“巴黎”是一个城市，而关系提取可以确定“巴黎是法国的首都”。然后，这些数据可以被构建成知识图谱，为“巴黎”和“法国”创建节点，并通过“capital_of”边连接。spaCy 或 Stanford CoreNLP 等工具通常处理 NLP 部分，而 Neo4j 等图数据库或 RDF 三元组存储等框架管理知识图谱的存储。
知识图谱还通过提供上下文和关系数据来增强 NLP 任务。例如，问答系统可以使用知识图谱来解决歧义。如果用户询问“谁创立了微软？”，系统可能会从图谱中检索出“保罗·艾伦”和“比尔·盖茨”，即使输入文本只提到了“两位创始人”。类似地，实体链接——将文本中的歧义术语映射到唯一的图谱节点的过程——依赖于知识图谱。例如，句子中的“Apple”可能指代公司或水果；包含实体元数据（例如，“Apple Inc.”与“apple fruit”）的知识图谱有助于消歧。像 Wikidata 或 DBpedia 这样的库可以用作大规模的公共知识图谱。
这种交互是双向的：NLP 用结构化数据填充知识图谱，而知识图谱提高 NLP 模型的性能。例如，使用通过知识图谱嵌入（如实体类型或关系）增强的文本训练像 BERT 这样的语言模型，可以提高其对上下文的理解。反之，当新的数据通过 NLP 流水线处理（例如新闻文章或研究论文）时，提取的信息会更新知识图谱。一个实际的应用案例是在医疗保健领域：NLP 从临床笔记中提取药物-疾病关系，并将其添加到医疗知识图谱中。随后，该图谱可以帮助 NLP 模型通过遍历连接的节点来回答复杂查询，例如“哪些药物与布洛芬相互作用？”。这种提取和应用循环使得 NLP 和知识图谱成为相互增强的工具。