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为了训练自定义的信息抽取模型，需要定义该抽取模型能够抽取的三元组类型，并在训练数据中进行标注。 三元组是知识图谱构建的基本元组，三元组借鉴了语言学中主谓宾结构，语言学中一句话由主语（subject）、谓语（predicate）、宾语（object）组成，自然语言中的知识也可以建模
识映射信息配置、知识融合信息配置、图谱质检配置。 支持增量数据，更新图谱。 支持图谱预览、图谱版本管理。 构建图谱流程 KG服务为用户提供了两种方式构建图谱，不同的方式所需要的功能不同。基于不同的图谱构建方式，梳理了使用KG服务的主要流程。 图2 构建图谱流程 表2 构建图谱流程说明
适用场景 语义搜索与推荐 建立用户搜索输入的关键词与知识图谱中的实体之间的映射关系，为用户推荐满足用户需求的结构化信息内容，而不是互联网网页。 图1 知识图谱与语义搜索 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。
荐电影如下：”，答案会反馈“推荐电影如下：电影1、电影2...”。 配置问答模板（代码编辑） 通过json格式代码完成问答模板的配置。配置模式选择“代码编辑”。 图5 问答模板 测试问答模板 填写完配置信息，您也可以单击右下角的“测试”，针对当前配置的问答模板进行问答测试。 在对话框中输入“问题”，然后单击“测试”。
Arg2:T3153 出生日期 Arg1:T3154 Arg2:T3155 ModelArts ModelArts是华为云面向开发者的一站式AI开发平台，提供了一系列文本标注工具，您可以在ModelArts上面进行标注，详细操作指导请参见ModelArts用户指南，按照要求将标注结果导出至OBS。在
配置图谱本体 在创建知识图谱时，首先您需要把已创建的本体导入至待创建的图谱中，用于组织待创建图谱的信息结构。 前提条件 已创建本体，具体创建方式见创建本体。 已创建图谱并选择图谱规格，请参见购买知识图谱。 已配置数据源，请参见配置数据源。 操作步骤 在普通配置构建图谱页面，单击“图谱本体”。
非结构化抽取 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。 如果选择使用自己自定义模型，您需要在创建知识图谱之前，自定义用于信息抽取的模型，具体操作请见自定义信息抽取模型。 操作步骤
什么是知识图谱服务 知识图谱服务（Knowledge Graph，简称KG）提供一站式知识图谱全生命周期管理服务，包括本体可视化构建、自动化图谱流水线构建，以及图谱问答、搜索、推理等图谱应用能力，企业可以灵活掌控图谱配置，适合复杂多变的业务场景。 功能介绍 针对云服务没有构建知识
什么是知识图谱服务 知识图谱服务（Knowledge Graph，简称KG）提供一站式知识图谱全生命周期管理服务，包括本体可视化构建、自动化图谱流水线构建，以及图谱问答、搜索、推理等图谱应用能力，企业可以灵活掌控图谱配置，适合复杂多变的业务场景。 功能介绍 针对云服务没有构建知识
两种相似度函数，一种是“EditSim”（编辑距离），一种是“JaccardSim”（Jaccard距离）。 说明： “EditSim”（编辑距离）仅适用于“String”类型的实体属性，“JaccardSim”（Jaccard距离）仅适用于“Set<String>”类型的实体属性。
创建信息抽取模型 如果您在创建知识图谱时，选择使用自定义模型进行信息抽取，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
基础知识 知识图谱 知识图谱是结构化的语义知识库，用于迅速描述物理世界中的概念及其相互关系。知识图谱的基本单位是“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
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