Das Bilden eines historischen Wissensgraphen aus Enzyklopädien kombiniert zwei Forschungsnischen aus dem Forschungsfeld. Einerseits geht es hier um die Abbildung von lexikalisch-semantischem Wissen und nicht um nur um Entitätenwissen wie z.B. Wikidata, und andererseits stellt heterogener Fließtext die Datengrundlage für den Graphen dar. Beides sind Voraussetzungen, die sich selten in der aktuellen Forschung zur Erstellung von Wissensgraphen wiederfinden. Der Aufbau von EncycNet wird geleitet von praktischen Anforderungen an den Graphen, welche sich aus den vordefinierten Zielen ergeben. Dabei geht es um die Einschätzung, welche Informationen in den Enzyklopädien sich für eine Relationsextraktion anbieten, aber gleichzeitig soll möglichst viel Wissen mit dem Graphen abgedeckt werden. Zusätzlich, insbesondere um Inferenzen zu ermöglichen, muss der resultierende Graph eine möglichst große Informationsdichte in Tiefe (Taxonomie) und Breite (generische Relationen) aufweisen. Es ergibt sich daraus eine Bottom-up Strategie (schematisch zusammengefasst in Abbildung 2).