随着中国特色社会主义进入新时代,国民消费需求的重心逐渐从满足人民物质生活的基础物质消费转向了追求美好生活的旅游娱乐消费。即使在新冠疫情的阴霾下,2020年度国内旅游人数仍达到了28.79亿人次。如此大体量的旅游消费需求对携程等OTA平台提出了更个性化、智能化旅游服务的巨大挑战。知识图谱作为下一代的认知人工智能不可或缺的重要基础设施,为提升线上旅游服务的个性化、智能化程度提供了解决方案。本文以旅游垂直领域的工业界需求和学术研究价值为出发点,提出了一个自动化构建旅游垂直领域知识图谱的实现方案——智慧旅游知识图谱系统SmarttripKG。该系统由基于携程单数据源的半结构知识抽取框架、无结构文本的关系抽取模型DSK-DISTRE、知识表示与存储层等关键功能模块组成。本文的主要贡献及创新点如下:（1）提出了基于携程单数据源的半结构知识抽取框架,该框架拓展DBpedia抽取框架,并迁移到旅游垂直领域,从而在控制系统的复杂度的前提下,从携程旅游页面的信息框、酒店API等多个半结构数据源获取到“吃住游购娱”各方面的大量高质量旅游知识三元组,构成SmarttripKG的主要知识来源。（2）提出了一个兼顾高准确率和高召回率的远程监督关系抽取算法DSK-DISTRE,该算法在公开数据集Riedel NYT10上实验,结果远超基准模型,AUC达到0.448,从而利用无结构游记文本中蕴含旅游知识,提升了远程监督关系抽取的模型性能。（3）提出并开源了一个针对旅游垂直领域的智慧旅游知识图谱系统SmarttripKG,该系统涵盖了国内1 1w+景点、23w+购物中心、40w+酒店和90w+餐厅信息,共涵盖1000w+旅游知识三元组,可以为业界旅游智能问答等需求提供专业知识引擎。