用Python构建知识图谱的核心是准确抽取“实体-关系-实体”三元组，关键在数据清洗、本体设计与三元组抽取；需用pandas、re、BeautifulSoup清洗数据，以字典定义轻量本体，结合规则、spacy或jieba抽取三元组，再存入图数据库。
用Python构建知识图谱，核心是把结构化或半结构化数据转换成“实体-关系-实体”三元组，再存入图数据库或生成可视化图谱。关键不在工具多炫酷，而在数据清洗、模式设计和三元组抽取是否准确。
原始数据常混杂噪声，比如网页爬取的文本含广告、HTML标签，CSV里有空值或格式不统一。先做基础清洗：
本体不是必须用OWL写，小项目可用Python字典定义核心类和关系，例如：
schema = {
"Person": ["name", "birth_year"],
"Organization": ["name", "founded_year"],
"works_at": {"domain": "Person", "range": "Organization"},
"located_in": {"domain": "Organization", "range": "Place"}
}三元组抽取方式灵活：
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小规模图谱（NetworkX建图+matplotlib可视化；中大型推荐：
CREATE (p:Person {name:$n})
用py2neo连Neo4j后，导出子图JSON，再用ECharts或PyVis画交互图。重点看：
基本上就这些。不复杂但容易忽略：图谱不是建完就结束，要从真实查询需求倒推哪些实体必须存在、哪些关系必须可导航。边建边问“用户想怎么查”，比追求节点数量重要得多。
以上就是如何使用Python构建知识图谱_图谱构建基础流程【技巧】的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！
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