在大规模数据集上构建知识图谱的过程中，哪些关键技术点是必不可少的？并且它在智能问答系统中有哪些创新应用？

在大规模数据集上构建知识图谱的过程中，关键技术点主要包括知识抽取、知识融合、知识存储和知识推理。首先，知识抽取需要利用自然语言处理（NLP）技术从大量文本数据中提取实体、属性及其关系。随后，知识融合技术被用来解决从不同来源得到的信息之间的冲突和重复问题。知识存储通常采用图数据库或者RDF三元组存储结构，以支持高效的数据查询和管理。知识推理则利用逻辑推理和模式匹配等方法发现新的知识和隐含的关系。这些技术的结合使得知识图谱能够对大量复杂的数据集进行有效管理和利用。

参考资源链接：[复旦大学知识图谱：构建、应用与最新综述](https://wenku.csdn.net/doc/28kpsw1tyx?spm=1055.2569.3001.10343)

在智能问答系统中，知识图谱的创新应用体现在能够提供更精确和深入的答案。通过构建包含大量领域知识的图谱，系统可以理解问题背后的语义关系，从而不仅回答直接问题，还能提供相关联的详细信息。例如，用户询问“爱因斯坦的出生地”，系统不仅给出“德国乌尔姆”这一答案，还能基于知识图谱中的实体和关系，展开更多背景知识，如介绍爱因斯坦的成就、影响的科学理论等。为了更深入地掌握这些构建和应用技术，建议查阅《复旦大学知识图谱：构建、应用与最新综述》一文。这篇综述详细介绍了知识图谱的构建和应用技术，并着重分析了智能问答系统中知识图谱的应用实例和效果，为读者提供了一个全面了解知识图谱在人工智能领域应用的窗口。

参考资源链接：[复旦大学知识图谱：构建、应用与最新综述](https://wenku.csdn.net/doc/28kpsw1tyx?spm=1055.2569.3001.10343)