知識圖譜可以從多種不同的數據源中抽取信息，這些數據源包括但不限于：

1、結構化數據：例如關系數據庫中的表格、CSV文件等，這些數據以表格形式存儲，包含數值、文本等數據類型。

2、半結構化數據：例如HTML網頁、JSON數據、XML文檔等，這些數據具有一定的結構，但格式可能不太規范或復雜。

3、非結構化數據：例如文本、圖像、音頻和視頻等，這些數據沒有固定的結構，需要借助自然語言處理等技術進行處理。

4、網絡爬蟲：通過爬取互聯網上的網頁，獲取相關的信息和知識。

5、社交媒體：例如微博、微信等社交平臺，這些平臺上有大量的用戶生成內容，可以提供豐富的知識。

6、物聯網數據：例如傳感器數據、設備日志等，這些數據可以提供與物理世界相關的信息。

7、公開政府數據：例如政府發布的統計數據、政策文件等，這些數據可以提供有關社會、經濟等方面的信息。

構建知識圖譜時，需要根據具體的應用場景和需求選擇合適的數據源，并進行相應的數據預處理和轉換，以便將不同來源和格式的數據整合到一個統一的知識圖譜中。

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