인지컴퓨팅은 인간이 쌓은 모든 문서화된 지식을 스스로 학습할 수 있다. 대용량 텍스트를 기반으로 관계정보 추출 등 텍스트마이닝 기술을 활용해 온톨로지 구축이 시도되고 있으며, 앞으로 3단계 정도의 관계 유추에 그치는 인간의 추론 능력을 넘어서 복잡한 관계 분석이 가능해질 것이다.
또한 인지컴퓨팅은 인간이 쌓은 모든 문서화된 지식을 스스로 학습할 수가 있다. 지식 정보 구축은 비정형의 텍스트 데이터를 컴퓨터가 이해할 수 있는 보다 정형화된 형태로 변환할 수 있는지가 경쟁력인데, 개념과 개념, 개체와 개체 간의 연결로 지식을 표현(knowledge representation)하는 방법론이 주도하고 있다. 시맨틱 네트워크 등 그래프 데이터 모델은 개념 및 개체를 노드(node)로 표현하고 그들 간의 관계를 아크(arc)로 표현해 컴퓨터가 처리하기 쉽게 속성별로 정보를 정리한다. 전문가의 개입이 불가피하다고 여겨졌던 과거와 달리 대용량 텍스트를 기반으로 개체명 인식(Named Entity Recognition), 관계정보 추출(Relation Extraction) 등 텍스트마이닝 기술을 활용해 자동 혹은 반자동으로 온톨로지(개념 간의 관계에 대한 공식적인 상세) 구축이 시도되고 있다(Freitas, 2014.6.17.). 향후 방대한 단어 및 문장을 연결시켜 수억개 이상의 노드를 가지는 텍스트 네트워크 분석으로 발전하게 된다면 2~3단계 정도의 관계 유추에 그치는 인간의 추론 능력을 뛰어넘는 복잡한 개념 간의 연관 분석이 가능해질 것이다.