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当数据源的数据格式为“JSON”时，需要填写该字段。 单击“下一步”。 查看自动生成的本体结构，您也可以对本体进行修改。 单击“下一步”。 进入图谱流水线配置页面，无需手动配置，已自动配置好。 图3 流水线配置 单击“运行”。 跳至图谱详情页面，等待“运行状态”变为“可用”，即图谱构建完成。
登录KG服务管理控制台，默认进入“我的图谱”页面。 在“我的图谱”页面，单击图谱卡片，进入图谱详情页面。 在图谱版本列表中单击操作栏的“更多 > 查看流水线”，查看流水线配置详情，不支持编辑。 图1 查看流水线 父主题： 管理图谱版本
填写实体“电影”的属性配置项信息。 可添加多组属性配置项，每组属性配置项可添加多个判断融合的属性配置。至少存在一组属性配置项，组内所有判断融合的属性相似度均大于相似度阈值时，即可融合这两条数据。 本样例只需添加一个属性配置分组，一组里填写两个属性配置项信息，如图17所示。 单
填写实体“电影”的属性配置项信息。 可添加多组属性配置项，每组属性配置项可添加多个判断融合的属性配置。至少存在一组属性配置项，组内所有判断融合的属性相似度均大于相似度阈值时，即可融合这两条数据。 本样例只需添加一个属性配置分组，一组里填写两个属性配置项信息，如图17所示。 单
建流水线，可以可视化构建本体、自动化构建知识图谱，并且随时对图谱进行全量、增量更新，保证知识的可靠、时效性。 管理本体 本体简介 创建本体 管理模型 准备训练数据 创建模型 创建版本 发布版本 创建图谱 智能一键构建图谱 普通配置构建图谱 准备图谱数据 配置数据源 配置图谱本体 配置信息抽取
单位是“实体（Entity）-关系（Relationship）-实体（Entity）”构成的三元组。例如社交网络图谱里，我们既可以有“人”的实体，也可以包含“公司”实体。 概念 概念是指抽象的、普遍的想法，是充当指明实体、事件或关系的范畴或类的实体。例如本体如图1所示，“电影”、
图谱版本管理简介 针对已创建的知识图谱，您可以对不同版本的图谱进行管理，还可以对图谱进行发布、删除等操作。 查看图谱详情 登录KG服务管理控制台，默认进入“我的图谱”页面。 在“我的图谱”页面，单击待查看的图谱卡片，进入图谱详情页面，可查看如下信息。 在线版本图谱 图谱应用 版本统计
在用户组列表中，单击新建用户组“开发人员组”，右侧的“权限配置”。 在用户组权限页签中，单击列表左上方的“配置权限”。 选择权限的作用范围。此处如选择区域级项目，则还需要在下拉框中选择需要授权的区域。 全局服务：服务部署时不区分物理区域，为全局级服务，在全局服务中授权。包括对象存
理解用户所提出的问题，并利用知识图谱中的结构化知识进行查询、推理，找到解决该问题的精准答案并反馈给用户，协助用户解决不同类型的问题。 问答配置完成后，可在问答体验页面针对当前图谱的知识提出问题，KBQA服务会根据您的提问查询和推理当前知识图谱的知识库，并返回精准答案。 前提条件 已构建知识图谱，并且发布图谱版本。
信息抽取、知识映射、知识融合、图谱质检的配置，运行对应流水线任务，创建一个与电影有关的知识图谱。创建完成后，可以搜索预览相关实体的知识图谱，也可以在创建的图谱基础上全量更新或增量更新图谱。 非结构化数据创建图谱 本实践指导使用非结构化数据（多行单句文本文件）创建图谱。以与人物、电
等待十几分钟后，运行状态变为“初始化”状态，您就可以开始构建图谱。 后续操作 智能一键构建图谱：只需提供数据源，无需其他配置，快速构建图谱。 普通配置构建图谱：通过配置数据源、配置图谱本体、配置信息抽取、配置知识映射、配置知识融合、配置图谱质检等流水线步骤，构建适用于自身业务的知识图谱。
功能描述 阶段 相关文档 1 数据源支持结构化数据 在创建知识图谱时，可以使用csv、xlsx等结构化数据构建图谱。 公测 数据格式 2 上线一键智能构建图谱功能 智能构建图谱功能只需提供源数据，无需其他配置，即可快速构建图谱。 公测 一键智能构建图谱 2020年06月 序号 功能名称
等待十几分钟后，运行状态变为“初始化”状态，您就可以开始构建图谱。 后续操作 智能一键构建图谱：只需提供数据源，无需其他配置，快速构建图谱。 普通配置构建图谱：通过配置数据源、配置图谱本体、配置信息抽取、配置知识映射、配置知识融合、配置图谱质检等流水线步骤，构建适用于自身业务的知识图谱。
chs）在30次左右可以正确的抽取得到部分三元组，训练迭代次数（epochs）在100次左右模型达到最优解。 图12 创建新版本 单击“确定”，完成模型版本的创建。 在模型详情页，您可以看到模型版本的“状态”处于“训练中”，等到“状态”变为“训练完成”，就可以执行下一步步骤7：发布版本。
初步筛选与融合标识符相似的数据后，需要配置相似属性和相似度函数，并判断数据之间的属性相似度。 融合知识 对属性相似度均达到阈值条件的数据进行融合。 综上所述，在创建图谱的过程中，需要配置知识融合的融合标识符、待融合的实体、相似度函数和相似度预置等参数，KG服务会根据所配置的参数进行知识融合。配置知识融合的详细步骤请见配置知识融合。
PI获取。 获取项目ID的接口为“GET https://{Endpoint}/v3/projects”，其中{Endpoint}为IAM的终端节点，可以从地区和终端节点获取。接口的认证鉴权请参见认证鉴权。 响应示例如下，知识图谱服务部署的区域为"cn-north-4"，响应消息
ann。其中annotation.conf是BRAT标注配置文件，file.txt是待标注文本文件，可以有多个，每个文本文件都有一个同名的file.ann文件作为标注结果文件。 Annotation.conf：配置文件需要满足BRAT标注系统的要求，一个典型的配置文件如下： [entities] 人物
购买知识图谱 智能一键构建图谱 只需提供源数据，无需其他配置，即可快速构建图谱。 智能一键构建图谱 普通配置构建图谱 通过配置数据源、配置图谱本体、配置信息抽取、配置知识映射、配置知识融合、配置图谱质检，构建适用于自身业务的知识图谱。 普通配置构建图谱 父主题： 创建图谱
什么是知识融合 怎样配置实体唯一标识字段 配置知识融合时，如何选择融合标识符和配置属性 属性融合依据的是哪一步的数据来配置的 配置信息抽取后，为什么查询不到实体数据 为何知识图谱无法运行，提示“错误的信息抽取函数” 配置完图谱，运行时报错“OBS对象不存在”怎么办 配置完流水线的图谱，如何修改数据
标注数据 为了训练自定义的信息抽取模型，需要在训练数据中标注三元组类型。 您可以选择使用BRAT、MODELARTS或其他标注手段进行标注。 训练一个基本可用的模型，标注数据量总数需要大于模型版本配置中的“batch_size”，且需大于20*三元组类型数量。 上传至OBS 将用于训练模型的数据上传至OBS目录：
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