知识图谱构建流程与实现技术概述

知识图谱是一种以图形结构来表示和组织知识的方法，广泛应用于自然语言处理、机器学习和人工智能领域。构建一个高质量的知识图谱需要经过多个步骤，包括数据收集、数据预处理、实体识别与链接、关系抽取和图谱表示等。本文将详细介绍这些步骤，并给出相应的源代码示例。

1. 数据收集
   知识图谱的构建首先需要收集相关的数据。数据可以来自于结构化数据源（如数据库），也可以来自于非结构化数据源（如网页、文档等）。在这一阶段，可以使用各种网络爬虫技术来获取数据，并将其保存为文本文件或数据库。

2. 数据预处理
   在收集到的数据中，通常存在噪声、错误和冗余信息。因此，在构建知识图谱之前，需要对数据进行预处理。预处理的主要目标是清洗数据、去除噪声和冗余，并将数据转换为适合后续处理的格式。下面是一个简单的数据清洗示例：

import re

def clean_text(text)