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知识图谱是揭示实体间关系的语义网络。本文详细介绍了构建知识图谱的9大核心技术：知识抽取(包括实体、关系和属性抽取)、实体对齐、知识表示(如RDF三元组)、知识融合、知识更新(数据层和模式层)以及知识推理。这些技术共同构成了从原始数据到高质量知识库的完整流程，使系统能够自动识别实体、抽取关系、融合多源知识并挖掘隐含信息，形成强大的知识表示与应用能力。

本质上，知识图谱是一种揭示实体之间关系的语义网络，是对现实世界事物及相互关系的形式化描述。

1、知识抽取

从异构数据源中获取候选知识单元，知识抽取技术将自动从结构化、半结构化和非结构化数据中抽取实体、关系、属性等知识要素，形成高质量的事实表达，为上层模式层的构建奠定基础。

2、实体抽取

也称为命名实体识别(named entity recognition，NER)，指从原始语料中自动识别出命名实体。实体是知识图谱中的最基本元素，其抽取的完整性、准确率、召回率等将直接影响到知识库的质量。实体抽取是知识抽取中最为基础与关键的一步。

3、关系抽取

关系抽取(Relation Extraction，RE)是知识抽取的重要子任务之一，主要目的是从文本中识别实体并抽取实体之间的语义关系，形成网状的知识结构。

4、属性抽取

从不同信息源中采集特性实体的属性信息。例如对某支股票，可以从网络的公开信息中得到其公司名称、上市日期、股东、营收等信息。属性抽取技术能够从各个数据源中汇集属性信息，更完整的表述实体属性。

5、实体对齐

实体对齐（entity alignment）也称为实体匹配（entity matching）或实体解析（entity resolution），主要是用于消除异构数据中实体冲突、指向不明等不一致性问题。实体对齐将来自多个来源的关于同一个实体或概念的描述信息融合起来得到唯一表示。如唐三藏、玄奘、金蝉子，可以融合成唯一表示。

6、知识表示

RDF三元组是表示知识图谱的一种常见表示形式，以（subject、predicate、object）的三元组形式就足以清晰的表示实体之间的许多复杂联系。如：（达芬奇，作品，蒙娜丽莎）、（姚明、徒弟、李秋平）等。

7、知识融合

由于知识图谱中的知识来源广泛，存在知识质量良莠不齐、冗余和错误的问题，通过知识融合，使来自不同知识源的知识在统一框架规范下进行异构数据整合、消歧、加工、推理验证、更新。达到数据、信息、方法、经验以及人的思想的融合，形成高质量的知识库。

8、知识更新

根据知识图谱的逻辑结构，其更新包括数据层的更新与模式层的更新。

数据层的更新是指实体元素的更新，包括实体的增加、修改、删除、以及实体的基本信息和属性值。数据层更新通常以自动的方式完成。

模式层的更新是指本体中元素的更新，包含概念的增加、修改、删除、概念属性的更新以及概念之间关系的更新等。模式层更新多数情况是靠人工干预完成的。人工定义规则、处理冲突，实施难度较大。

9、知识推理

知识推理是在已有的知识库上进一步挖掘隐含知识，从而丰富、扩展知识库。知识推理的对象可以是实体、实体的属性、实体间的关系、本体库中概念的层次结构等。例如（姚明，配偶，叶莉），（姚明、女儿，姚沁蕾），可以推测出（姚沁蕾，母亲，叶莉）。

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