知识图是描述实体、概念和数据之间关系的信息的结构化表示。在自然语言处理 (NLP) 中，它们通过为单词和短语提供上下文和含义来帮助改善对语言的理解和解释。知识图谱不仅可以通过统计模式分析文本，还可以捕获语义信息，从而使NLP系统能够更好地掌握基本概念。这可以在信息检索，问题回答和情感分析等任务中进行更准确的分析。
例如，考虑需要找到与历史事件相关的答案的问答系统。知识图可以包含诸如 “阿尔伯特·爱因斯坦” 、 “相对论” 和年份 “1905” 之类的实体。通过了解这些实体之间的关系，系统可以正确地将它们关联起来，并推断相对论是由爱因斯坦1905年提出的。如果没有这样的图表，简单的关键字搜索可能会忽略相关的上下文，从而导致不准确的答案。知识图谱还有助于消除类似术语的歧义; 例如，区分 “苹果” 水果和 “苹果” 技术公司依赖于知识图谱提供的上下文关系。
除了增强理解之外，知识图谱还可以帮助生成更有意义的响应。当语言模型需要创建文本时，它可以参考知识图，以确保它包含相关的实体和属性，从而增强其输出的事实性。这种功能在聊天机器人或虚拟助手等应用程序中尤为重要，在这些应用程序中，准确和上下文适当的信息至关重要。总体而言，知识图是NLP中更复杂和上下文理解的支柱，最终导致更有效和有用的应用程序。