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：首先，需要收集大量的数据，包括文本、图像、音频等。然后，对这些数据进行清洗、去重、标注等预处理操作，以便后续的分析和建模。
2. 实体识别与关系抽取：在数据预处理的基础上，通过自然语言处理（NLP）技术，识别出文本中的关键实体（如人名、地名、组织名等），并提取出实体之间的关系（如“张三”和“北京”之间的关系）。
3. 知识表示与存储：将识别出的实体和关系以结构化的形式存储起来，以便后续的查询和推理。常见的知识表示方法有RDF（资源描述框架）、OWL（Web本体语言）等。
4. 知识推理与链接：根据已有的知识库，使用推理算法（如逻辑推理、图推理等）对新的问题进行推理，找出答案。同时，通过链接技术（如本体映射、同义词扩展等）将不同领域或不同格式的知识进行整合，形成更加丰富和准确的知识网络。
5. 知识更新与维护：随着新数据的不断产生，需要定期对知识库进行更新和维护，以保证知识的时效性和准确性。这包括对实体和关系的重新识别、修正，以及对知识库结构的优化等。
6. 应用开发与部署：将知识图谱技术应用于实际场景，开发出各种应用（如智能问答、推荐系统、语义搜索等）。最后，将应用部署到生产环境中，为用户提供服务。
7. 性能优化与安全保护：在知识图谱的应用过程中，需要关注其性能（如查询速度、准确率等）和安全性（如数据泄露、篡改等）。通过优化算法、选择合适的硬件设备、加强安全防护等措施，提高知识图谱的性能和可靠性。
总之，人工智能知识图谱技术框架是一个复杂的系统，涉及多个领域的知识和技术。通过对这些部分的深入研究和实践，可以构建出功能强大、准确可靠的知识图谱，为人工智能的发展和应用提供有力支持。
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