根据上文内容，

1. 知识图谱进步阶段

   

   • 早期：基于数据库检索的老一套问答系统。
   • 中期：信息检索和智Neng客服类机器人。
   • 现阶段：以知识图谱建设为主的知识型问答机器人。

2. 知识图谱构建

   • 数据收集：从优良几个数据源收集数据。
   • 数据结构化：将数据结构化，建立实体和关系。
   • 关系表示：用RDF和OWL等语言表示实体关系。
   • 存储与查询：将知识图谱存储在图数据库中，如Neo4j、Blazegraph等。

3. 知识图谱应用

   • 搜索引擎：帮搜索引擎搞懂用户意图，给geng准确的搜索后来啊。
   • 天然语言处理：解决歧义问题，丰有钱特征工事，提升模型效果。
   • 语义琢磨：用于文本分类、情感琢磨等任务。
   • 推荐系统：基于用户兴趣和行为的个性化推荐。
   • 智Neng客服：整合信息，给飞迅速反馈和精准推荐。
   • 智Neng决策：结合巨大数据、机器学等手艺，实现智Neng决策。

4. 关键手艺

   • 命名实体识别：识别文本中的实体名称。
   • 实体关系抽取：从文本中提取实体之间的关系。
   • 机器学与深厚度学：用于知识图谱构建和应用。

5. 知识图谱与机器学的融合

   • 提升AI对麻烦世界的搞懂Neng力。
   • 实现geng深厚层次的信息挖掘和知识推理。

总的 知识图谱作为一种新鲜兴手艺，在人造智Neng领域前景，Neng帮机器geng优良地搞懂世界，实现智Neng化应用。