前两次介绍了知识图谱的基本概念和知识图谱的构建方式，这次介绍一下知识图谱系统的构建过程。
1 知识图谱的总体构建思路如图所示，从原始的数据到形成知识图谱，经历了知识抽取、知识融合（实体对齐）、数据模型构建、质量评估等步骤。
原始的数据，按照数据的结构化程度来分，可以分为结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，根据数据的不同的结构化形式，采用不同的方法，将数据转换为三元组的形式，然后对三元组的数据进行知识融合，主要是实体对齐，以及和数据模型进行结合，经过融合之后，会形成标准的数据表示，为了发现新知识，可以依据一定的推理规则，产生隐含的知识，所有形成的知识经过一定的质量评估，最终进入知识图谱，依据知识图谱这个数据平台，可以实现语义搜索，智能问答，推荐系统等一些应用。
以下对知识图谱构建中的步骤进行详细的介绍。
2 知识抽取我们将原始数据分为结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，根据不同的数据类型，我们采用不同的方法进行处理。
2.1 结构化数据处理针对结构化数据，通常是关系型数据库的数据，数据结构清晰，把关系型数据库中的数据转换为RDF数据（linked data），普遍采用的技术是D2R技术。D2R主要包括D2R Server，D2RQ Engine和D2RRQ Mapping语言。
D2R Server 是一个 HTTP Server，它的主要功能提供对RDF数据的查询访问接口，以供上层的RDF浏览器、SPARQL查询客户端以及传统的 HTML 浏览器调用。 D2RQ Engine的主要功能是使用一个可定制的 D2RQ Mapping 文件将关系型数据库中的数据换成 RDF 格式。D2RQ engine 并没有将关系型数据库发布成真实的 RDF 数据，而是使用 D2RQ Mapping 文件将其映射成虚拟的 RDF 格式。该文件的作用是在访问关系型数据时将 RDF 数据的查询语言 SPARQL 转换为 RDB 数据的查询语言 SQL，并将 SQL 查询结果转换为 RDF 三元组或者 SPARQL 查询结果。D2RQ Engine 是建立在 Jena（Jena 是一个创建 Semantic Web 应用的 Java 平台，它提供了基于 RDF，SPARQL 等的编程环境）的接口之上。 D2RQ Mapping 语言的主要功能是定义将关系型数据转换成 RDF 格式的 Mapping 规则。
2.2 半结构化数据处理半结构化数据，主要是指那些具有一定的数据结构，但需要进一步提取整理的数据。比如百科的数据，网页中的数据等。对于这类数据，主要采用包装器的方式进行处理。
包装器是一个能够将数据从HTML网页中抽取出来,并且将它们还原为结构化的数据的软件程序。网页数据输入到包装器中，通过包装器的处理，输出为我们需要的信息。
对于一般的有规律的页面，我们可以使用正则表达式的方式写出XPath和CSS选择器表达式来提取网页中的元素。但这样的通用性很差，因此也可以通过包装器归纳这种基于有监督学习的方法,自动的从标注好的训练样例集合中学习数据抽取规则,用于从其他相同标记或相同网页模板抽取目标数据。
2.3 非结构化数据处理对于非结构化的文本数据，我们抽取的知识包括实体、关系、属性。对应的研究问题就有三个，一是实体抽取，也称为命名实体识别，此处的实体包括概念，人物，组织，地名，时间等等。二是关系抽取，也就是实体和实体之间的关系，也是文本中的重要知识，需要采用一定的技术手段将关系信息提取出来。三是属性抽取，也就是实体的属性信息，和关系比较类似，关系反映实体的外部联系，属性体现实体的内部特征。
非结构化数据的抽取问题，研究的人比较多，对于具体的语料环境，采取的技术也不尽相同。举个例子，比如关系抽取，有的人采用深度学习的方法，将两个实体，他们的关系，以及出处的句子作为训练数据，训练出一个模型，然后对于测试数据进行关系抽取，测试数据需要提供两个实体和出处的句子，模型在训练得到的已知关系中查找，得出测试数据中两个实体之间的关系。这是一种关系抽取的方法。还有人用句法依存特征，来获取关系，这种方法认为，实体和实体之间的关系可以组成主谓宾结构，在一个句子中，找出主谓关系和动宾关系，其中的谓词和动词如果是一个词，那么这个词就是一个关系。比如说“小明吃了一个苹果”，主谓关系是“小明吃”，动宾关系是“吃苹果”，那么就认为“吃”是一个关系。
当然，还有其它很多方法，可以在一定程度上实现实体抽取，关系抽取和属性抽取，效果可能会有差异，这需要在实践中测试和完善。
3 知识融合