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.
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.