Тематическая сегментация — это задача разделения неструктурированного текста на тематически связные сегменты (такие, в которых речь идет об одном и том же). Граф знаний — графовая структура, вершинами которой являются различные объекты, а ребрами — отношения между ними. Обе задачи не являются новыми, потому существует множество алгоритмов для их решения. Однако, методы решения задачи тематической сегментации с использованием графов знаний до сих пор исследованы мало. Более того, пока еще нельзя сказать, что задача тематической сегментации решена в общем виде, то есть существуют алгоритмы, способные при должной настройке, решить задачу с требуемым качеством на конкретном наборе данных. В данной работе предлагается новый метод решения задачи тематической сегментации на основе графов знаний. Применение графов знаний при сегментации позволяет использовать больше информации о словах в тексте: помимо того чтобы основываться на co-occurrance и семантических расстояниях (как классические алгоритмы), методы на основе графов знаний могут применять расстояние между словами на графе, инкорпорируя тем самым фактологическую информацию из графа знаний в процесс принятия решений о биении текста на сегменты. В данной работе предлагается метод решения задачи тематической сегментации на основе графов знаний.