标准回答
整体流程
知识图谱构建通常分四个阶段：知识抽取 → 知识融合 → 知识加工 → 知识存储。
知识抽取
从非结构化/半结构化文本中提取知识：命名实体识别（NER）找出实体边界与类型，关系抽取（RE）判断实体对之间的关系，事件抽取识别事件触发词及其论元。结构化数据可通过映射规则直接转三元组。
知识融合
多来源抽取的知识需统一：实体对齐（判断不同来源的 mention 是否指同一实体）、实体消歧（同名不同实体区分）、去重与属性合并，最终形成唯一节点。
知识加工与存储
对融合后的知识做质量评估、冲突消解，并用嵌入或规则做知识补全，预测缺失三元组。最后存入图数据库（Neo4j 等属性图）或 RDF 三元组库，对外提供图查询与推理能力。
常见误区
⚠️ 常见踩坑
别把「知识抽取」和「知识融合」混为一谈：抽取解决「从文本得到三元组」，融合解决「跨来源同一实体/关系的对齐去重」，两者目标不同。
延伸学习
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