知识图谱的构建可能用到深度学习的哪些模型？

构建知识图谱可能用到的深度学习模型包括：

1. 卷积神经网络（CNN）：用于图像识别和处理，可以识别图像中的实体和关系。

2. 递归神经网络（RNN）：用于自然语言处理，可以提取文本中的实体和关系。

3. 长短时记忆网络（LSTM）：一种特殊的RNN，用于处理长序列数据，可以识别文本中的时间和顺序关系。

4. 图卷积神经网络（GCN）：专门用于处理图数据，可以从图中提取实体和关系。

5. 转移学习模型：用于将已有的知识应用到新的任务中，可以提高模型的准确性和效率。

6. 自注意力模型（Transformer）：用于自然语言处理，可以提取文本中的实体和关系，并且能够处理长文本序列。

7. 强化学习模型：用于优化知识图谱的结构和关系，可以自动学习如何更好地构建和更新知识图谱。