知识图谱是一种结构化的知识表示方法，它将实体、属性和关系以图形的方式组织起来。知识图谱构建技术是实现知识图谱的关键步骤，主要包括以下几种技术：
1. 数据预处理：数据预处理是构建知识图谱的第一步，包括清洗、去重、标准化等操作。清洗主要是去除重复的数据，去重是为了确保每个实体的唯一性，标准化是为了统一数据的格式。
2. 实体识别：实体识别是知识图谱构建中的一个重要环节，它涉及到从文本中提取出实体的过程。实体识别的方法有很多，如基于规则的实体识别、基于机器学习的实体识别等。
3. 关系抽取：关系抽取是知识图谱构建中的另一个重要环节，它涉及到从文本中抽取出实体之间的关系。关系抽取的方法有基于规则的、基于机器学习的和基于深度学习的等。
4. 知识融合：知识融合是将来自不同来源的知识进行整合的过程。知识融合的方法有基于规则的、基于机器学习的和基于深度学习的等。
5. 知识存储与管理：知识存储与管理是将知识图谱中的知识进行存储和管理的过程。知识存储与管理的方法有基于数据库的、基于图数据库的和基于知识图谱引擎的等。
6. 知识推理与应用：知识推理与应用是将知识图谱中的知识进行推理和应用的过程。知识推理与应用的方法有基于规则的、基于机器学习的和基于深度学习的等。
总的来说，知识图谱构建技术是一个复杂的过程，需要结合多种技术和方法来实现。随着人工智能技术的发展，知识图谱构建技术也在不断地进步，为人工智能的发展提供了强大的支持。
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