La configuración juiciosa de predicados es un aspecto crucial pero a menudo pasado por alto en el campo de los grafos de conocimiento. Mientras que la investigación previa se ha centrado principalmente en la precisión de los triples para evaluar la calidad del grafo de conocimiento, la racionalidad de los predicados ha sido ampliamente ignorada. Este documento introduce un enfoque innovador destinado a mejorar el razonamiento del grafo de conocimiento abordando el problema de la polisemia de los predicados. La polisemia de los predicados se refiere a casos en los que un predicado posee múltiples significados, introduciendo ambigüedad en el grafo de conocimiento. Presentamos un marco de optimización adaptable que aborda eficazmente la polisemia de los predicados, mejorando así las capacidades de razonamiento dentro de los grafos de conocimiento. Nuestro enfoque sirve como un marco versátil y generalizable aplicable a cualquier modelo de razonamiento, ofreciendo una solución escalable y flexible para mejorar el rendimiento en diversos dominios y aplicaciones. A través de evaluaciones experimentales rigurosas, demostramos la efectividad y adaptabilidad de nuestra metodología, mostrando mejoras significativas en la precisión del razonamiento del grafo de conocimiento. Nuestros hallazgos subrayan que discernir la polisemia de los predicados es un paso crucial hacia lograr un proceso de razonamiento en el grafo de conocimiento más confiable y eficiente. Incluso en la era de los grandes modelos de lenguaje, la optimización y la inducción de predicados siguen siendo relevantes para garantizar un razonamiento interpretable.