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歧，完成新知识图谱的创建。 知识融合 知识融合是指融合来自多个数据来源的关于同一个实体或概念的描述信息，对来自不同数据源的知识在统一规范下进行异构数据整合、消歧。 如图1所示的两条数据，这两条数据中的“元鲜”实际上是同一个人，因此需要对这两条数据进行融合。 图1 知识融合示例 知
什么是知识融合 知识融合是指融合来自多个数据来源的关于同一个实体或概念的描述信息，对来自不同数据源的知识在统一规范下进行异构数据整合、消歧。 如图1所示的两条数据，这两条数据中的“元鲜”实际上是同一个人，因此需要对这两条数据进行融合。 图1 知识融合示例 知识融合过程请见图2，融合过程说明请见表1。
配置知识融合时，如何选择融合标识符和配置属性 知识融合 知识融合是指融合来自多个数据来源的关于同一个实体或概念的描述信息，对来自不同数据源的知识在统一规范下进行异构数据整合、消歧。 如图1所示的两条数据，这两条数据中的“元鲜”实际上是同一个人，因此需要对这两条数据进行融合。 图1 知识融合示例 知
置产生的结果是否符合预期。 背景介绍 知识融合是指融合来自多个数据来源的关于同一个实体或概念的描述信息，对来自不同数据源的知识在统一规范下进行异构数据整合、消歧。 如图1所示的两条数据，这两条数据中的“元鲜”实际上是同一个人，因此需要对这两条数据进行融合。 图1 知识融合示例 配
要配置知识融合，设置知识融合判断属性及相似度函数参数，完成新知识图谱的创建。 实体需要融合，因为有时候数据中会有多个实体对应现实世界中同一个事物，需要将这些实体合成一个。 父主题： 创建图谱
实体类型的函数字段。 例如以一个有关于电影的图谱数据为例，选择数据格式和数据源文件后，下方可预览基础数据。 图3 数据源配置 填写完信息后，单击“保存”。 如果您待创建的图谱只需要一个数据源，那么您已完成数据源的配置。 如果您待创建的图谱需要输入多个数据源，请进入下一步。 单击“
知识图谱的计费规格，一万条边、百万边、千万边具体指什么 知识图谱的数据存储在图数据库，图数据库基本数据类型包含点和边。 点代表实体。如交通网络中的车辆、通信网络中的站点、电商交易网络中的用户和商品、互联网中的网页等。 边代表关系。如社交网络中的好友关系、电商交易网络中用户评分和购
MRC-BM-v2是一个非常简单的、基于BERT模型、端到端的关系抽取模型，它对于标注数据量的要求非常低，平均每个关系仅需要200组左右标注数据即可训练出一个较好（实测F1值在0.7左右）的模型，平均每个关系标注数据在2000左右模型训练效果达到一个峰值（实测F1值在0.8左
抽取信息时所使用的引用字段的信息抽取函数，具体请见信息抽取函数。 确认所填写的信息后，单击“保存”，完成信息抽取。 如果创建多个数据源，请完成所有数据源的信息抽取配置。配置数据源请参见配置数据源。 示例 以创建一个有关于电影的知识图谱为例，抽取信息前后的实体信息如图2所示，展示如何在创建图谱时配置信息抽取。 图2
支持的数据包括XLSX、CSV、JSON、多行单句文本格式，详情请见数据格式要求，其中多行单句文本格式的数据属于非结构化数据。 本章节提供一个与人物、电影有关的非结构化数据自定义信息抽取模型并使用自定义抽取模型创建知识图谱的流程，帮助您快速熟悉知识图谱自定义信息抽取模型创建过程和
都-城市”。通常我们将这些三元组类型组成的集合称为模型的schema。 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“b
G模型管理页面创建抽取模型、创建并发布模型版本，用于创建知识图谱过程中的信息抽取。 在KG服务管理控制台上自定义信息抽取模型是一种基于schema约束的中文信息抽取模型，即从自然语言文本中抽取三元组的模型，因此仅适用于抽取基础数据格式为txt文本的自然语言短句。 自定义模型流程 自定义信息抽取模型的流程如表1所示。
息抽取，您需要在创建知识图谱之前，创建信息抽取模型。 本章节提供一个与人物、电影有关的非结构化数据构建信息抽取模型流程，帮助您快速熟悉知识图谱自定义信息抽取模型创建过程，通过在控制台进行数据标注、模型训练，构建一个人物、电影有关的信息抽取模型。本样例以在ModelArts控制台上
或其他要求。 可用区 一个可用区是一个或多个物理数据中心的集合，有独立的风火水电，AZ内逻辑上再将计算、网络、存储等资源划分成多个集群。一个Region中的多个AZ间通过高速光纤相连，以满足用户跨AZ构建高可用性系统的需求。 项目 华为云的区域默认对应一个项目，这个项目由系统预置
什么是本体 本体是某个领域中抽象概念的集合，能够描述某个范围内一切事物的共有特征以及事物间的关系。例如图1可称作一个本体。详情请见本体简介。 图1 本体 父主题： 管理本体
图2 实体电影的知识映射关系 知识融合 知识融合是指融合来自多个数据来源的关于同一个实体或概念的描述信息，对来自不同数据源的知识在统一规范下进行异构数据整合、消歧。 如图3所示的两条数据，这两条数据中的“元鲜”实际上是同一个人，因此需要对这两条数据进行融合。 图3 知识融合示例 图谱质检
XLSX、CSV、JSON格式的数据属于结构化数据。 本章节提供一个与电影有关的结构化数据样例，帮助您快速熟悉知识图谱的创建过程。此样例通过在控制台创建本体，完成信息抽取、信息映射、信息融合、图谱质检的配置，创建一个与电影有关的知识图谱。创建完成后，您可以搜索预览相关实体的知识图
XLSX、CSV、JSON格式的数据属于结构化数据。 本章节提供一个与电影有关的结构化数据样例，帮助您快速熟悉知识图谱的创建过程。此样例通过在控制台创建本体，完成信息抽取、信息映射、信息融合、图谱质检的配置，创建一个与电影有关的知识图谱。创建完成后，您可以搜索预览相关实体的知识图
xlsx格式，文件中每一个工作簿为一类数据，工作簿名为数据类型名。每个工作簿中，第一行为数据头，从第二行开始，每一行为一条数据。XLSX文件模板示例请单击下载。 CSV文件 该类型为结构化数据输入格式。使用CSV文件作为数据源时，首先需要把CSV文件上传至OBS的一个文件夹，构建图谱时，会读取该文件夹下所有以
怎样配置实体唯一标识字段 实体唯一标识字段 实体唯一标识字段指能识别每个数据的唯一字段，该字段在所有数据中具有唯一性，能唯一代表所对应的数据，类似于数据的“身份证”。 例如如下数据的唯一标识字段为“url” ，因为该字段能唯一代表该数据，因此在配置实体唯一标识字段时，“唯一标识字段”的文本框中填写“url”。
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