人工智能知识图谱技术框架主要包括以下几个部分：
1. 数据收集与预处理：这是构建知识图谱的第一步，需要从各种来源收集大量的实体和关系数据。这些数据可能包括文本、图像、音频等多种形式。在收集到数据后，需要进行预处理，包括清洗、去重、格式转换等操作，以确保数据的质量和一致性。
2. 实体识别与分类：在预处理后的数据中，需要识别出实体（如人名、地名、组织名等）并对其进行分类。这可以通过自然语言处理（NLP）技术实现，例如使用命名实体识别（NER）模型或实体链接（ELT）模型。
3. 关系抽取与表示：在识别出实体后，需要从文本中提取出实体之间的关系。这可以通过基于规则的方法或机器学习方法实现。关系抽取的结果通常以三元组的形式表示，即<实体1, 实体2, 关系>。
4. 知识融合与消歧：在关系抽取的基础上，需要将不同来源的关系进行融合，消除歧义，提高知识的准确性。这可以通过图数据库或本体库来实现，通过建立实体和关系的映射关系，将不同来源的信息整合在一起。
5. 知识存储与管理：将知识图谱存储在合适的数据结构中，如图数据库或本体库。同时，还需要对知识图谱进行管理，包括查询优化、更新维护等。
6. 知识应用与推理：将知识图谱应用于各种场景，如问答系统、推荐系统等。此外，还可以利用知识图谱进行推理，例如通过推理引擎实现基于知识的推理任务。
7. 可视化与交互：为了方便用户理解和使用知识图谱，需要提供可视化工具，如图形界面、图表等。同时，还需要提供丰富的交互功能，如拖拽、点击等，以便用户与知识图谱进行交互。
8. 持续优化与扩展：随着新数据的不断产生，知识图谱需要定期进行更新和维护，以保证其准确性和时效性。此外，还可以根据用户需求，不断扩展知识图谱的功能和应用领域。
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