实体上下位关系抽取是该领域的研究重点，主要的研究方法是基于语法模式（如Hearst模式）抽取IsA实体对。也有方法利用概率模型判定IsA关系和区分上下位词，通常会借助百科类网站提供的概念分类知识来帮助训练模型，以提高算法精度。
知识推理
知识推理是指从知识库中已有的实体关系数据出发，进行计算机推理，建立实体间的新关联，从而拓展和丰富知识网络。知识推理是知识图谱构建的重要手段和关键环节，通过知识推理，能够从现有知识中发现新的知识。
知识推理的对象也并不局限于实体间的关系，也可以是实体的属性值，本体的概念层次关系等。
知识的推理方法可以分为2大类：基于逻辑的推理和基于图的推理。
基于逻辑的推理主要包括一阶逻辑谓词、描述逻辑以及基于规则的推理。
一阶谓词逻辑建立在命题的基础上，在一阶谓词逻辑中，命题被分解为个体（individuals）和谓词（predication）2部分。个体是指可独立存在的客体，可以是一个具体的事物，也可以是一个抽象的概念。谓词是用来刻画个体性质及事物关系的词。比如（A，friend，B）就是表达个体A和B关系的谓词。
对于复杂的实体关系，可以采用描述逻辑进行推理。描述逻辑（description logic）是一种基于对象的知识表示的形式化工具，是一阶谓词逻辑的子集，它是本体语言推理的重要设计基础。
基于规则的推理可以利用专门的规则语言，如SWRL（semantic Web rule language）。
基于图的推理方法主要基于神经网络模型或Path Ranking算法。Path Ranking算法的基本思想是将知识图谱视为图（以实体为节点，以关系或属性为边），从源节点开始，在图上执行随机游走，如果能够通过一个路径到达目标节点，则推测源和目的节点可能存在关系。
质量评估
质量评估也是知识库构建技术的重要组成部分。其意义在于：可以对知识的可信度进行量化，通过舍弃置信度较低的知识，可以保障知识库的质量。
知识图谱的应用
通过知识图谱，不仅可以将互联网的信息表达成更接近人类认知世界的形式，而且提供了一种更好的组织、管理和利用海量信息的方式。目前的知识图谱技术主要用于智能语义搜索、移动个人助理（Siri）以及深度问答系统（Watson），支撑这些应用的核心技术正是知识图谱技术。
在智能语义搜索中，当用户发起查询时，搜索引擎会借助知识图谱的帮助对用户查询的关键词进行解析和推理，进而将其映射到知识图谱中的一个或一组概念之上，然后根据知识图谱的概念层次结构，向用户返回图形化的知识结构，这就是我们在谷歌和百度的搜索结果中看到的知识卡片。
在深度问答应用中，系统同样会首先在知识图谱的帮助下对用户使用自然语言提出的问题进行语义分析和语法分析，进而将其转化成结构化形式的查询语句，然后在知识图谱中查询答案。比如，如果用户提问：『如何判断是否感染了埃博拉病毒？』，则该查询有可能被等价变换为『埃博拉病毒的症状有哪些？』，然后再进行推理变换，最终形成等价的三元组查询语句，如（埃博拉，症状，？）和（埃博拉，征兆，？）等。如果由于知识库不完善而无法通过推理解答用户的问题，深度问答系统还可以利用搜索引擎向用户反馈搜索结果，同时根据搜索结果更新知识库，从而为回答后续的提问提前做出准备。
