随着人工智能技术的发展，知识图谱成为了连接数据与智能应用的重要桥梁🔍。那么，这些知识图谱是如何构建的呢？特别是像dbpedia和yago这样的系统，它们又是如何获取如此庞大的数据集的呢？

首先，构建知识图谱的基本步骤包括数据收集、数据清洗、实体识别、关系抽取和图谱构建五个阶段🛠️。其中，数据收集是整个流程中的关键环节之一。对于dbpedia和yago等系统来说，它们的数据来源非常广泛，主要包括但不限于维基百科和其他在线百科全书📚🌐。

具体而言，dbpedia通过爬取维基百科中的结构化信息，将其转换为机器可读的形式，从而构建出一个巨大的知识库📖🔍。而yago则结合了多种资源，包括WordNet词典、维基百科以及Freebase等，以确保其知识图谱内容的全面性和准确性🌍📚。

因此，通过不断优化数据收集过程，dbpedia和yago能够持续地更新和完善自己的知识图谱，为用户提供更加丰富和准确的信息查询服务🔍🌐。