知識圖譜怎麽構建介紹如下：
構建模式、概念本體設計 。構建模式和概念本體設計也就是本體的構建，本體的構建壹般包括兩種方式，有自頂向下和自底向上兩種方式。
知識抽取 。壹般分為兩種，壹種是先抽取實體後抽取關系的流水線式的方法，壹種是同時抽取實體關系。
知識融合 。簡單介紹壹下這兩種方法，壹種是基於規則的方法，壹種是基於深度學習的方法。
知識存儲 。最後把所有的知識進行存儲。
相關拓展
1.知識來源
可以從多種來源獲取知識圖譜數據，包括文本、結構化數據庫、多媒體數據、傳感器數據和人工眾包等。
每壹種數據源的知識化都需要綜合各種不同的技術手段。例如，對於文本數據源，需要綜合實體識別、實體鏈接、關系抽取、事件抽取等各種自然語言處理技術，實現從文本中抽取知識。
2.知識表示與Schema工程
知識表示是指用計算機符號描述和表示人腦中的知識，以支持機器模擬人的心智進行推理的方法與技術。知識表示決定了圖譜構建的產出目標，即知識圖譜的語義描述框架（Description Framework）、Schema 與本體（Ontology）、知識交換語法（Syntax）、實體命名及ID體系。
3.知識抽取
知識抽取按任務可以分為概念抽取、實體識別、關系抽取、事件抽取和規則抽取等。傳統專家系統時代的知識主要依靠專家手工錄入，難以擴大規模。
現代知識圖譜的構建通常大多依靠已有的結構化數據資源進行轉化，形成基礎數據集，再依靠自動化知識抽取和知識圖譜補全技術，從多種數據來源進壹步擴展知識圖譜，並通過人工眾包進壹步提升知識圖譜的質量。
4.知識融合
在構建知識圖譜時，可以從第三方知識庫產品或已有結構化數據中獲取知識輸入。例如，關聯開放數據項目（Linked Open Data）會定期發布其經過積累和整理的語義知識數據，其中既包括前文介紹過的通用知識庫 DBpedia 和 Yago，也包括面向特定領域的知識庫產品。
5.知識圖譜補全與推理
常用的知識圖譜補全方法包括：基於本體推理的補全方法，如基於描述邏輯的推理[67-69]，以及相關的推理機實現，如?RDFox、Pellet、RACER、HermiT、TrOWL 等。這類推理主要針對TBox，即概念層進行推理，也可以用來對實體級的關系進行補全。
6.知識檢索與知識分析
基於知識圖譜的知識檢索的實現形式主要包括語義檢索和智能問答。傳統搜索引擎依靠網頁之間的超鏈接實現網頁的搜索，而語義搜索直接對事物進行搜索，如人物、機構、地點等。這些事物可能來自文本、圖片、視頻、音頻、IoT 設備等各種信息資源。