Wissensgraphen haben sich in den digitalen Geisteswissenschaften als explizite Form der Wissensorganisation etabliert (Hyvönen 2020, Hyvönen 2023). Sie ermöglichen es, heterogene Daten und Texte in ein strukturiertes Format zu überführen. Bekannte Beispiele für Wissensgraphen sind <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Wikidata</hi> (Vrandečić und Krötzsch 2014) und <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Factgrid</hi>. Durch ihre Struktur bieten sie die Möglichkeit, das Paradigma der dokumentenzentrierten Veröffentlichungen in der Wissenschaft durch semantisch reichhaltige und vernetzte Graphstrukturen zu ersetzen (Auer et al. 2018). Wissensgraphen erleichtern die Erschließung digitaler Archivbestände und umfangreicher Textkorpora durch manuelle oder automatisierte Verschlagwortung und Klassifikation und bieten eine vielseitige Basis für verschiedene Anwendungen in den Digital Humanities (z.B. komplexe Abfragen, Integration mit anderen Graphen) und der Informatik (z.B. Training und Erklärbarkeit von Deep-Learning-Verfahren). Mithilfe neuer Verfahren der automatisierten Wissensextraktion können aus großen Datenmengen Wissensgraphen extrahiert und so neue Explorations- und Nutzungsmöglichkeiten erschlossen werden (Jaradeh et al. 2019). Besonders die Qualitäten und Fähigkeiten von Large-Language-Modellen (LLMs) (Touvron et al. 2023, OpenAI 2023), die in den letzten Jahren entwickelt wurden, bieten verbesserte Verfahren mit neuen Ansätzen (Li et al. 2023).