Zu Beginn des Workshops werden den Teilnehmenden die Grundlagen von Wissensgraphen vermittelt. Anschließend haben sie die Möglichkeit, in einem Hands-on-Tutorial verschiedene Verfahren zum Kuratieren und Erweitern von Wissensgraphen selbst auszuprobieren. Dies geschieht auf Basis webbasierter Demonstratoren und unter Verwendung eigener Texte. Zu den Verfahren gehören das <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Named Entity Linking</hi> zur Extraktion von Entitäten, <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Reconciliation </hi>(z.B. <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">ReFinED</hi>, Representation and Fine-grained typing for Entity Disambiguation, Ayoola et al. 2022) zum Abgleich domänenspezifischer Entitäten sowie die Verwendung von LLMs zur Extraktion ihrer Zusammenhänge in Form von Triplets (z.B. <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">GoLLIE</hi>, Guideline-following Large Language Model for IE, Sainz et al. 2024 und DeepKE,Zhang et al. 2022). Dabei sollen die Vorteile und Herausforderungen bei der automatisierten Erstellung domänenspezifischer Wissensgraphen diskutiert werden. Explizit wird auf die Problematik der Zuordnung einzelner Entitäten zu bestehenden Wissensgraphen eingegangen. Darüber hinaus werden grundlegende Visualisierungsmöglichkeiten der erzeugten Entitäten mit SPARQL-Abfragewerkzeugen vorgestellt und getestet.