知识图谱技术架构是指一种用于存储、管理和组织知识的计算机系统。它通过将现实世界中的各种实体（如人、地点、事件等）及其属性和关系映射到数据结构中，实现了对知识的结构化表示和推理。
知识图谱技术架构主要包括以下几个部分：
1. 数据源：知识图谱的数据来源可以是各种类型的数据，如文本、图像、音频、视频等。这些数据可以通过数据采集、数据清洗、数据转换等方式进行处理，以便为知识图谱提供丰富的知识源。
2. 知识抽取：知识抽取是从原始数据中提取出有价值的信息，并将其转换为知识图谱中的实体和属性的过程。常见的知识抽取方法有关键词提取、实体识别、关系抽取等。
3. 知识存储：知识存储是将知识图谱中的实体和属性以合适的数据结构进行存储的过程。常见的知识存储方法有图数据库、键值对存储、文档存储等。
4. 知识建模：知识建模是对知识图谱的结构进行设计的过程，包括确定实体类型、属性类型、关系类型等。常见的知识建模方法有面向对象建模、面向过程建模、领域特定建模等。
5. 知识推理：知识推理是利用知识图谱中的知识进行推理和计算的过程，以获取新的知识和答案。常见的知识推理方法有基于规则的推理、基于逻辑的推理、基于统计的推理等。
6. 知识应用：知识应用是将知识图谱中的知识应用于实际问题解决的过程，如自然语言处理、推荐系统、智能问答等。常见的知识应用方法有语义搜索、情感分析、推荐算法等。
总之，知识图谱技术架构是一种用于存储、管理和组织知识的计算机系统，通过对实体、属性和关系的结构化表示和推理，实现了对知识的高效获取、处理和应用。随着人工智能技术的发展，知识图谱技术架构在各个领域的应用将越来越广泛，为人类社会的发展带来巨大的价值。
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