NLP通过从非结构化文本中提取实体，关系和事实并将其映射到结构化表示上来与知识图进行交互。知识图将信息表示为节点 (实体) 和边 (关系)，使系统能够更有效地推理数据。诸如命名实体识别 (NER) 的NLP技术识别实体 (例如，“barackobama” 、 “Hawaii”)，而关系提取确定这些实体如何连接 (例如，“born in”)。例如，句子 “巴拉克·奥巴马出生在夏威夷” 将把 “巴拉克·奥巴马” 映射为人节点，把 “夏威夷” 映射为位置节点，把 “出生在” 映射为连接边。
NLP还通过解释自然语言问题来支持查询知识图。例如，像 “巴拉克·奥巴马出生在哪里？” 这样的用户查询被转换为结构化查询，该结构化查询检索相关的图节点和边以提供准确的答案。知识图谱和NLP通常在诸如语义搜索，推荐系统和特定于领域的见解之类的应用中一起使用。spaCy、Stanford CoreNLP和OpenAI的模型等工具与Neo4j或RDF框架等图形数据库集成在一起，可以实现非结构化文本和结构化图形表示之间的无缝交互。通过弥合自由文本和结构化数据之间的差距，NLP增强了知识图谱在人工智能应用中的效用。