知识图谱是人工智能中的关键技术，涉及知识抽取、表示、融合和推理。它用于表示现实世界的实体、关系，支持问答系统、搜索和推荐等应用。知识抽取从数据中提取知识，知识表示用计算机可理解的形式表达知识，知识融合整合多源信息，知识推理则通过推理产生新知识。图神经网络、迁移学习和增量学习等技术进一步推动了知识图谱的发展。
知识图谱（Knowledge Graph）是一种用于表示和组织知识的图形化结构，它将现实世界中的实体、概念和关系以及它们之间的语义关联关系进行建模。知识图谱是人工智能领域中重要的技术之一，它能够帮助计算机理解和推理关于世界的知识，并支持各种智能应用，如问答系统、智能搜索、推荐系统等。
知识图谱的核心技术包括知识抽取、知识表示、知识融合和知识推理等。
- 知识抽取（Knowledge Extraction）
知识抽取是指从结构化和非结构化数据中自动提取有用的知识。常见的知识抽取方法包括实体识别、关系抽取和事件抽取。实体识别是指识别文本中的命名实体，如人物、地点、组织等。关系抽取是指从文本中提取实体之间的关系，如"A是B的创始人"。事件抽取是指从文本中提取描述事件的结构化信息。
以下是一个简单的实体识别的示例代码：
import spacy
nlp = spacy.load("zh_core_web_sm"
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