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智能问答系统 基于知识的问答系统建立大规模知识库，通过理解将用户的问题转化为对知识图谱的查询，提供用户所关心的问题答案。 图2 知识图谱与智能问答 大数据分析与决策 知识图谱通过语义链接帮助理解大数据，获得对大数据的洞察，提供决策支持，应用于各个行业，例如股票投研情报分析，通过抽取公司的股东
弹出数据源配置对话框，单击右侧按钮可以放大对话框。 图10 配置数据源 在“数据源配置”对话框，填写相关信息。 “选择数据格式”：此样例选择“短文本”。 “选择数据源文件”：单击，弹出“选择数据源文件”对话框，选择数据源存放在OBS的路径： “OBS桶”：选择数据源文件存放的OB
”。 单击“保存”，完成知识映射。 如果创建多个数据源，请完成所有数据源的知识映射配置。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，展示如何在创建图谱时配置知识映射。 按配置数据源为待创建的图谱配置数据源。 按配置图谱本体为待创建的图谱选择本体。 按配
Content-Length 响应消息体的字节长度，单位为Byte。 Date 系统响应的时间。 Content-type 发送的实体的MIME类型。 父主题： 数据结构
针对已经创建的知识图谱，您可以增量更新图谱，即在原有图谱的数据基础上增加新的数据更新知识图谱。 增量更新图谱 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。 单击右上角的“增量更新”。 进入“增量更新”页面，通过配置数据源、配置信息抽取、配置知识映射
在“代码编辑”页签编辑json代码配置信息抽取时，可单击“交互界面”，切换至“交互界面”页签，查看信息抽取前后的相关字段。 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 以一个电影实体为例，抽取信息前后的实体信息如图2所示，代码示例如下所示：
发布图谱版本 针对全量更新的图谱、增量更新的图谱、通过复制快速创建的图谱，您可以发布图谱版本。只有发布图谱版本后，才能查询图谱中的实体数据。 前提条件 已全量更新图谱或增量更新图谱。 发布图谱版本 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。
单击下方“保存当前页”。 步骤4：发布数据集 在ModelArts管理控制台的左侧菜单栏中单击“数据管理>数据集”，进入数据集页面。 在数据集列表中，单击数据集“RelationExtraction”操作列的“发布”。 或者，您可以单击数据集名称，进入数据集概览页，在页面右上角单击“发布”。
可在下方查看从文本信息中抽取的知识类型，知识类型包括主语“Subject_type”、谓语“Predicate”、宾语“Object_type”，即可查看到可抽取的主语、谓语、宾语组合。 图2 抽取模型 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。
KG服务提供接口请参见表1，您可以使用知识图谱数据面管理功能。 表1 知识图谱数据面接口 API 说明 执行知识图谱查询命令 根据图谱ID执行知识图谱查询命令。 查询实体详情 根据图谱ID和实体ID查询实体详情，包括实体的ID、类型、属性及属性值。 过滤查询实体列表 根据图谱ID，过滤查看满足指定条件的实体
针对已经创建的知识图谱，您可以增量更新图谱，即在原有图谱的数据基础上增加新的数据更新知识图谱。 增量更新图谱 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。 单击右上角的“增量更新”。 进入“增量更新”页面，通过配置数据源、配置信息抽取、配置知识映射
G... X-Language 请求语言类型。 否，默认为zh-cn en-us 其它header属性，请遵照https协议。 父主题： 数据结构
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 配置知识融合后，知识图谱服务会对数据按配置规则进行
知识映射配置。 前提条件 已创建图谱并选择图谱规格，请参见购买知识图谱。 已创建并选择本体，详情请参见配置图谱本体。 已完成数据源配置，详情请参见配置数据源。 已完成信息抽取配置，详情请参见配置信息抽取。 操作步骤 在普通配置构建图谱页面，单击“知识映射”，页面下方弹出“知识映射”对话框，单击右侧按钮可以放大对话框。
函数参数，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，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
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 知识融合过程请见图2，融合过程说明请见表1。
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。
什么是字段抽取函数 基本概念 信息抽取是从基础数据中抽取待创建图谱的实体、属性信息以及实体间的相互关系。目的是从原始数据（包括结构化数据或非结构化数据）中抽取结构化的信息。 在通过普通抽取方式进行信息抽取时，即用交互界面配置或用格式化编辑进行信息抽取时，需要配置字段抽取函数。配置
参数设置失衡导致模型训练失败，请减小max_len或者减小batch_size。 2. 标注数据编码格式有误，请检查标注数据文件格式是否为UTF-8。 3. 标注数据格式有误，请检查标注数据所否为平台规定的格式一致。 如无法定位，请发工单联系运维人员查看日志解决。 KG-RE.1060 错误信息：Save model
配置信息抽取，输入实体类型、抽取函数及抽取前后的数据字段，才能进行配置信息映射、配置知识融合等操作。 基本概念 信息抽取是从基础数据中抽取待创建图谱的实体、属性信息以及实体间的相互关系。目的是从原始数据（包括结构化数据或非结构化数据）中抽取结构化的信息。 配置方式 信息抽取分为结
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