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在知识图谱智能应用系统中，知识提取是将非结构化数据（如文本、文档）转化为结构化知识的关键步骤。通过人工智能技术，系统能够自动识别文本中的实体、关系、属性和事件，并将其转化为可用于知识图谱构建的三元组数据。以下是对知识提取架构的详细描述，包括环境准备、数据标注、模型训练、知识提取以及监控工具的使用。

环境准备

为了进行高效的知识提取，首先需要准备一个稳定且功能强大的开发环境。推荐使用 Anaconda，它是一个流行的 Python 数据科学平台，提供了丰富的库和工具，方便管理和配置开发环境。用户可以从 Anaconda 官网下载最新版本，并按照安装向导进行安装。安装过程中，建议将 Anaconda 添加到系统环境变量中，以便在命令行中直接使用 conda 命令。安装完成后，建议重启计算机以确保环境变量生效。

在 Windows 系统中，还需要对 Anaconda 进行初始化。打开命令提示符（CMD）或 PowerShell，运行以下命令：

conda init powershell
conda init cmd.exe

这些命令会将 Anaconda 的初始化脚本添加到相应的 shell 配置文件中，确保在打开新的终端时自动加载 Anaconda 环境。

为了更好地支持 GPU 加速训练，需要确保系统已安装了合适的 CUDA Toolkit，并且 PyTorch 已正确配置为使用 GPU。如果 torch.cuda.is_available()