人物关系知识图谱构建

人物关系知识图谱构建是一个复杂的技术过程，涉及自然语言处理（NLP）、机器学习和图数据库等多个领域。首先，通过数据采集和预处理，收集并清洗大量文本数据。接着，利用命名实体识别（NER）技术识别出文本中的人物实体。然后，应用关系抽取算法（如基于规则或深度学习的方法）从文本中提取人物之间的关系。最后，将这些实体及其关系存储到图数据库中，形成知识图谱。该图谱支持语义查询和推理，为智能搜索、推荐系统和社会网络分析等应用提供技术支持，提升信息检索和数据分析的效率与准确性。