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在创建知识图谱之前，您需要创建图谱的本体，用于组织知识图谱信息结构。 基本概念 实体 实体是有可区别性且独立存在的某种事物。例如某一具体的电影（或人物或关系），如电影“霸王别姬”，可称作实体。 概念 概念指是抽象的、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
此操作和编辑本体存在区别。编辑本体是在已有本体基础上修改本体信息，新的本体信息会覆盖原有本体信息。而本章节所介绍的修改本体操作是基于某一个图谱版本使用的本体来修改本体信息，快速新建一个新的本体；同时会基于新的本体和当前图谱版本的数据生成一个新的图谱版本。 登录KG服务管理控制台，默认进入“我的图谱”页面。
于”、“大于”。 编辑元素 单击操作列的“编辑”，在对话框中选择问答模板所包含的“元素类型”，并按表1配置元素信息。 删除元素 单击操作列的“删除”，删除已添加的元素。 元素间的关联条件 创建问答模板包含的元素后，配置问答模板中包含的元素间的关联条件。 单击“添加条件”，选择“元素
400 KGP.4001 Gremlin查询失败。 Gremlin查询失败。 检查Gremlin查询语句语法逻辑。 400 KGP.4002 实体未找到。 实体未找到。 检查请求中的实体ID。 400 KGP.4004 过滤查询请求错误 过滤查询请求错误 检查过滤查询请求体。 400
项目ID还用通过调用查询指定条件下的项目信息API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-
template_id String 用户问题对应的匹配模板的ID。 template_name String 用户问题对应的匹配模板的名称。 template_score Double 匹配模板对应的匹配得分。 query String 系统查询答案时使用的查询语句。 result GremlinQueryRespData
表4 响应Body参数 参数 参数类型 描述 count Integer 当前返回的实体结果个数。 results Array of EntityDetailResp objects 符合过滤条件的实体列表。 表5 EntityDetailResp 参数 参数类型 描述 id String
训练数据量 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。 训练一个效果较好的模型，建议提供2万条以上的短句数据作为训练数据。 三元组类型 本样例构建的模型适用于人物、电影领域的信息抽取，限定抽取的三元组类型如表1所示。
String 链接到的图谱节点对应的实体id。 entity_title String 链接到的图谱节点对应的实体名称。 mention String 实体名称。 offset Integer 实体文本在待分析文本中的起始位置。 请求示例 分析识别文本为 "李娜唱的青藏高原真好听"的实体 https://nlp-ext
对用户文本进行分析，对图谱中的相关知识进行搜索。 URI POST /v1/{project_id}/kg/kg-instances/{kg_id}/apps/query 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 kg_id 是 String 知识图谱ID。在KG服务控制台“我的图谱”页面，
0302-1963128-1”，表示ID为4730302的实体和ID为1963128的实体之间的第1个关系。 index String 关系的索引值，标识该条关系是其头尾实体的第几个关系。 label String 关系的类型。 source String 关系头实体ID。 target
text”必须有一个为非空。如果同时为非空，则忽略“text”的值，以“sources”为推荐算法输入。 最小长度：0 最大长度：512 size 否 Integer 希望返回的节点总个数，1~100，默认为10。 最小值：1 最大值：100 steps 否 Integer 推荐算法总的游走步数，1~200000，默认为1000。
查询关联实体 功能介绍 指定知识图谱实例ID，在ID对应的知识图谱后端，查询与指定实体有一跳关系的实体，返回满足条件的实体列表。 URI GET /v1/{project_id}/kg/kg-instances/{kg_id}/entities/{entity_id}/adjacent-entities
训练数据量 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。 训练一个效果较好的模型，建议提供2万条以上的短句数据作为训练数据。 三元组类型 本样例构建的模型适用于人物、电影领域的信息抽取，限定抽取的三元组类型如表1所示。
选择左侧“我的库”页签，在“图谱本体组件”中拖拽步骤1：创建本体中创建的本体“person_film”到虚线框中，单击“保存”，完成本体选择。 “我的库”页签下的“图谱本体组件”呈现的是“我的图谱资产库”中“我的本体”页面创建或OBS导入的所有本体。 可单击页面右下角的“编辑”，进
选择。 “我的库”页签下的“图谱本体组件”呈现的是“我的图谱资产库”中“我的本体”页面创建或OBS导入的所有本体。 可单击页面右下角的“编辑”，进入本体修改页面，修改后的本体将保存至“我的库”。 图12 图谱本体 步骤6：配置信息抽取 以两条数据为例，抽取信息前后的实体信息如图13所示，展示如何配置信息抽取。
填写完概念的属性后，单击“操作”列的，保存信息。 编辑属性 单击已有属性“操作”列的，可对属性的“名称”重新编辑，也可重新选择“单值/多值”、“类型”。 修改完属性后，单击“操作”列的，保存信息。 复制属性 单击已有属性“操作”列的，复制当前属性。 删除属性 单击已有属性“操作”列的，删除当前属性。 填完信息后，单击“保存”。
填写完概念的属性后，单击“操作”列的，保存信息。 编辑属性 单击已有属性“操作”列的，可对属性的“名称”重新编辑，也可重新选择“单值/多值”、“类型”。 修改完属性后，单击“操作”列的，保存信息。 复制属性 单击已有属性“操作”列的，复制当前属性。 删除属性 单击已有属性“操作”列的，删除当前属性。 填完信息后，单击“保存”。
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