人工智能與知識圖譜的技術原理主要包括語義網(wǎng)技術、本體學技術和機器學習技術等。

1、語義網(wǎng)技術：利用RDF等標準建立結構化的語義描述，建立實體之間的關系。

2、本體學技術：定義實體的概念、屬性、關系等信息，并建立本體之間的映射。

3、機器學習技術：利用機器學習算法自動抽取實體、屬性、關系等信息，并不斷優(yōu)化知識圖譜的精度和覆蓋率。

4、自然語言處理NLP：知識圖譜的構建需要從大量的文本數(shù)據(jù)中提取有用的信息，這需要自然語言處理(NLP)技術的支持。NLP技術可以自動分析文本數(shù)據(jù)，識別出實體、事件、時間等關鍵信息，并建立它們之間的關系。

5、知識推理：知識推理是利用已有的知識圖譜進行推理和推斷的過程。通過知識推理，可以發(fā)現(xiàn)新的知識、解決新的問題，并且提高知識圖譜的精度和覆蓋率。

此外，知識圖譜是人工智能進一步發(fā)展的核心技術，其本質(zhì)是知識的結構化表示，它允許計算機系統(tǒng)理解并基于圖中實體之間的關系進行推斷。

總之，人工智能與知識圖譜的技術原理包括語義網(wǎng)技術、本體學技術、機器學習技術、NLP和知識推理等方面。這些技術可以用于構建大規(guī)模、高質(zhì)量的知識圖譜，并實現(xiàn)智能化的應用。