Ein Teilbereich der Forschung wiederum beschäftigt sich auch mit dem Erstellen von Graphen aus Fließtext, wobei hier die traditionelle Sichtweise auf Wissensgraphen, also die Repräsentation von realen Entitäten, dominiert. Typische Methoden aus dem Bereich sind daher z.B. Named Entity Recognition und Entity Linking (Kejriwal 2019, 12, 33). Dies gilt auch für das Feld der Digital Humanities, eben besonders für das Beschreiben kultureller Objekte, so wie zum Beispiel dem Modellieren von Erzählorten in Romanen (Hinzmann et al. 2022) oder dem Modellieren von Künstlern und Werken aus kunsthistorischen Texten (Jain et al. 2022). Daneben können auch syntaktische Marker statt Named Entities die Graphmodellierung stützen (Perak 2020). Häufig wird auch auf strukturierte Daten, z.B. Wissensgraphen aus derselben Domäne, zurückgegriffen, um eine Basis für die Alignierung der Konzepte, Relationsauswahl und Ontologie zu schaffen (Jain et al. 2022, Clancy et al. 2019).