人工智能通过自动化知识图谱的创建、提高其准确性以及实现更复杂的查询和推理来增强知识图谱。 知识图谱将数据组织为相互连接的实体（如人物、地点或概念）和关系（如“工作于”或“位于”）。 人工智能技术，特别是机器学习 (ML) 和自然语言处理 (NLP)，简化了从非结构化文本中提取结构化信息、验证连接和推断新见解的过程。 例如，人工智能可以处理大量文本来识别人类可能遗漏的实体和关系，从而使知识图谱更加全面和动态。
人工智能的一个关键作用是自动化知识图谱的构建和扩展。 像 NLP 模型（例如，BERT 或 spaCy）这样的工具可以扫描文档、检测实体（例如，“巴黎”作为城市）并对其关系进行分类（例如，“法国的首都”）。 机器学习模型还可以预测缺失的链接 - 例如，建议一篇论文中引用的研究人员可能在别处提到的大学工作。 这减少了手动管理。 例如，Google 的知识图谱使用类似的方法从网络上提取数据并改进搜索结果。 人工智能还有助于消除歧义：如果“Apple”出现在技术文档中，上下文感知模型会确定它是指公司还是水果，从而确保准确的图谱条目。
人工智能通过实现高级推理和实时更新来进一步改进知识图谱。 图神经网络 (GNN) 分析图谱的结构以推断间接关系，例如预测两名研究人员可能因为他们共享合著者而进行合作。 此外，人工智能可以验证数据一致性 - 标记冲突的事实（例如，一个人的出生日期在不同来源中列出不同的信息）以供人工审核。 对于开发人员来说，像 PyTorch Geometric 或 TensorFlow GNN 这样的框架简化了这些模型的构建。 最后，人工智能驱动的查询系统允许用户通过将自然语言翻译成图谱查询来提出复杂的问题（例如，“哪些科学家同时研究了人工智能和气候变化？”）。 自动化、验证和推理的结合使人工智能对于维护强大、最新的知识图谱来说是必不可少的。