当我们面对知识图谱中的歧义性时，结合概率图模型和模糊逻辑确实是一个值得探讨的策略。

首先，我们需要明确这两者各自的优势。

概率图模型通过图形化的方式描述了变量间的概率关系，使我们能够量化不确定性并进行推理。

在知识图谱中，节点可能代表实体，而边则可能代表实体间的关系。

当这些关系存在歧义时，概率图模型可以帮助我们计算不同解释的概率，从而选择最可能的解释。

另一方面，模糊逻辑则允许我们在处理不精确、模糊的信息时进行推理。

在知识图谱中，某些信息可能由于数据的来源、质量或处理过程而显得模糊。

模糊逻辑通过引入隶属度函数来描述这种模糊性，使我们能够在不完全确定的情况下进行推理。

那么，如何结合这两者呢？一个可能的方法是，首先使用概率图模型来构建知识图谱的基本结构，并量化节点和边之间的概率关系。

然后，当遇到歧义性的问题时，我们可以引入模糊逻辑来处理这些不确定性。

具体地，我们可以使用隶属度函数来描述不同解释的模糊性，并将其与概率图模型中的概率分布相结合，从而得到一个既考虑概率又考虑模糊性的综合推理结果。

这种方法在处理知识图谱中的歧义性时具有以下优点：首先，它能够同时利用概率图模型和模糊逻辑的优势，更全面地描述和处理不确定性；其次，它能够提供更丰富、更灵活的推理结果，满足不同应用场景的需求；最后，它还能够为后续的知识图谱更新和维护提供基础，使得我们能够更好地应对数据的变化和不确定性。

当然，这种方法也存在一些挑战和限制。

例如，如何选择合适的概率图模型和模糊逻辑方法、如何确定隶属度函数的具体形式、如何平衡概率和模糊性等因素都需要我们进行深入的研究和探讨。

但是，随着NLP技术的不断发展和进步，相信我们一定能够找到更好的解决方案来处理知识图谱中的歧义性。