يُعدّ تفكيك الكيانات المذكورة في النصوص اللغوية الطبيعية عملية تُرَوِّج لربط الإشارات إلى أسماء غامضة بكيانات قياسية، مثل الأشخاص أو الأماكن، المسجّلة في قواعد معرفية مثل DBpedia أو YAGO. يقدّم هذا البحث منهجًا قويًا لتفكيك جماعي، من خلال الاستفادة من السياق المستمد من قواعد المعرفة، واستخدام شكل جديد من رسومات الترابط (coherence graph). ويُوحّد هذا المنهج النماذج السابقة ضمن إطار شامل يدمج ثلاث قياسات: احتمالية وجود الكيان المذكور مسبقًا، وتشابه السياقات بين الإشارة والكيان المرشّح، بالإضافة إلى الترابط بين الكيانات المرشّحة لجميع الإشارات معًا. يقوم المنهج ببناء رسم بياني موزون يشمل الإشارات والكيانات المرشحة، ثم يحسب فرعًا كثيفًا (dense subgraph) يقرب من أفضل تعيين مشترك بين الإشارات والكيانات. تُظهر التجارب أن المنهج الجديد يتفوّق بشكل ملحوظ على النماذج السابقة من حيث الدقة، مع سلوك موثوق عبر مجموعة متنوعة من المدخلات.