构建知识图谱是一个复杂且系统的过程，涉及多个步骤和技术。以下是一个从零开始构建知识图谱的基本步骤：

1、明确目标和范围：在开始构建知识图谱之前，首先要明确目标和范围。确定知识图谱需要涵盖的领域、应用场景以及预期达到的效果。这有助于为后续步骤提供明确的指导。

2、数据收集和整理：根据确定的目标和范围，收集相关的数据。数据可以来自各种来源，包括结构化数据(如数据库中的数据)、非结构化数据(如文本、图像)和半结构化数据(如JSON、XML文件)。对收集到的数据进行清洗、整合和格式化，以确保数据的一致性和可用性。

3、本体构建：本体是知识图谱的核心，它定义了概念、实体及其之间的关系。构建本体可以采用自顶向下或自底向上的方法。自顶向下方法先设计本体构建层，再将结构化知识加入知识库中;自底向上方法先从公开数据集选择一些置信度较高的信息加入知识库，然后构建本体模式层。

4、知识抽取：根据构建好的本体，从收集的数据中抽取实体、属性和关系。这可以通过自动化或半自动化的方式实现，例如基于规则的知识抽取或基于神经网络的知识抽取。实体识别是知识抽取的关键步骤之一，旨在从原始数据中准确提取命名实体信息，如人物、地点、组织等。

5、知识融合：将抽取的知识进行融合，解决知识之间的冲突和不一致问题。这包括实体对齐、属性融合等步骤，以确保知识图谱的准确性和完整性。

6、知识加工：对融合后的知识进行进一步加工，如知识推理、知识补全等。这有助于丰富知识图谱的内容，提高其实用价值。

7、知识图谱存储和查询：选择适当的存储方式(如图数据库、关系数据库等)来存储知识图谱，并设计高效的查询机制以便用户能够方便地访问和使用知识图谱。

8、持续更新和维护：知识图谱是一个动态的系统，需要定期更新和维护。随着新数据的不断加入和旧数据的过时，需要对知识图谱进行更新和修正，以保持其时效性和准确性。

在构建知识图谱的过程中，还可以利用一些辅助工具和技术，如科学知识图谱软件(如CiteSpace、VOSviewer等)和可视化技术，以提高构建效率和质量。

需要注意的是，构建知识图谱是一个复杂且耗时的过程，需要具备一定的专业知识和技术能力。因此，在实际操作中，建议结合具体需求和资源情况，选择合适的方法和工具进行构建。