知识图谱用的哪些技术

1. 手工构建法：通过人工收集、整理和标注数据，构建出知识图谱。 这种方法适用于小规模数据集，但效率较低且容易出错。 2. 自动抽取法：利用自然语言处理技术，从大量文本中自动抽取实体、关系和属性等信息，构建知识图谱。 这种方法适用于大规模数据集，但需要较高的技术水平。

知识图谱本质上是语义网络，是一种基于图的数据结构，由节点（Point）和边（Edge）组成。 知识图谱又称为科学知识图谱，其本质上是语义网络，是一种基于图的数据结构，由节点(Point)和边(Edge)组成。

  可以了解一下Nanosurf，Nanosurf成立于2016年，是瑞士的扫描探针显微镜制造商。 我们的产品由我们经验丰富的工程师和物理学家团队在Liestal的总部开发和生产，并销往世界各地。 产品范围包括紧凑的AFM，先进的科研用原子力显微镜系统，以及订制的全面的下一代纳米技术解决方案。 我们的用户不论在研究领域、工业领域还是纳米教学领域，都很欣赏和珍视我们产品的创新方法、模块化设计以及操作的便捷性。 纳瑟（上海）纳米科技有限公司是Nanosurf的中国总部。

数据清洗：对收集到的数据进行清洗和去重，消除噪声和冗余信息，确保数据质量。 实体识别：对清洗后的数据进行实体识别，将文本中的实体抽取出来，如人名、地名、机构名等。 关系抽取：通过自然语言处理技术，从文本中提取实体之间的关系，并将它们转化为图谱中的边。