请继续演示，在对“我比较喜欢酱香白酒，包装的设计风格要简单大气，不能有太多元素，但包材要看起来有质感”进行了数据清洗和标注之后，如何进行度实体识别与分类NLP处理并构建知识图谱

在进行实体识别与分类的NLP处理以及构建知识图谱时，我们需要经历以下几个步骤：

1. **分词与词性标注**：
首先将句子切分成词语，并给每个词打上相应的词性标签。在这个例子中，“酱香白酒”会被标记为“产品类别”，“包装设计风格”为“属性”，“简单大气”描述的是“设计风格的具体要求”，而“质感”可能是“材质”或“品质感”的体现。

2. **命名实体识别(NER)**：
对于“酱香白酒”，系统会识别出这是特定的酒品类型；“包装”、“设计风格”也可能是重要的实体。如果系统足够智能，它还可能识别出“质感”对应的产品特性。

3. **关系抽取**：
分析文本中的关系，如“我喜欢酱香白酒”表达了喜好关系，“包材要有质感”揭示了材质与品质的关系。这一步骤中，可能会识别出“包装”与“设计风格”之间的关联，以及“质感”与“包材”之间的联系。

4. **实体分类**：
将识别出的实体进一步分类，比如将“酱香白酒”归类到饮料类别，将“包装设计风格”分为视觉设计、材质等细分类别。

5. **知识图谱构建**：
根据上述步骤，创建一个节点表示每个实体，边代表实体间的语义关系，如喜好关系（用户-偏好）、属性关系（产品-特性）。例如，可以构建这样的知识图谱结构：

   用户 -> 偏好 -> 酱香白酒
   酱香白酒 -> 属性 -> 包装设计风格
   包装设计风格 -> 特性 -> 简单大气
   包装设计风格 -> 质感 -> 有质感

6. **可视化与查询支持**：
最后，将知识图谱转化为可视化的形式，用户可以根据需要查询产品特性，比如查找“包装设计风格简单大气并且有质感的白酒”。