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模型训练的常见报错提示及处理方法 KG-RE.1000 错误信息：Inner server error! 处理方法：发生未知内部错误，请发工单联系运维人员查看日志解决。 KG-RE.1010 错误信息：Parse parameter error! 处理方法：训练参数与数据路径有错误
使用自定义抽取模型创建图谱 本章节以有关于人物和电影的非结构化数据为例，提供一个使用自定义的信息抽取模型创建知识图谱的流程，帮助您快速熟悉使用非结构化数据和自定义信息抽取模型创建图谱的过程。 首先，请仔细阅读准备工作罗列的要求，提前完成准备工作。然后在控制台上创建信息抽取模型和知识图谱
使用公有资产库中的图谱流水线套件构建图谱 本章节提供一个与电影有关的非结构化数据样例，帮助您快速熟悉使用流水线套件构建知识图谱的过程，以及如何使用公有资产库中的图谱本体组件、模型组件。创建完成后，您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。 开始使用样例前
基本概念 账号 用户注册华为云时的账号，账号对其所拥有的资源及云服务具有完全的访问权限，可以重置用户密码、分配用户权限等。由于账号是付费主体，为了确保账号安全，建议您不要直接使用账号进行日常管理工作，而是创建用户并使用他们进行日常管理工作。 用户 由账号在IAM中创建的用户，是云服务的使用人员
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，构建一个人物
导出图谱 对于已经创建的图谱版本，支持导出图谱版本至OBS桶。导出的图谱可以通过“全量更新 > 图谱导入”进行恢复。 导出的图谱版本包含以下信息： csv文件夹：存放csv源数据文件 ontology.json：图谱本体配置文件 pipeline_config.json：流水线配置文件
查看质检报告 前提条件 在流水线配置时打开了图谱质检开关，参考配置图谱质检。 操作步骤 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 > 查看质检报告”。 图1 查看质检报告 在“质检结果总览
知识推荐 功能介绍 根据输入的实体信息或文本，推荐相关的实体。 URI POST /v1/{project_id}/kg/kg-instances/{kg_id}/apps/recommendation 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 kg_id 是 String
实体链接 功能介绍 对用户文本进行分析，识别出其中的实体，并返回图谱中关联节点的信息。 URI POST /v1/{project_id}/kg/kg-instances/{kg_id}/apps/entity-linking 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 kg_id
构造请求 本节介绍REST API请求的组成，并以调用IAM服务的获取用户Token接口说明如何调用API，该API获取用户的Token，Token可以用于调用其他API时鉴权。 您还可以通过视频教程了解如何构造请求调用API 。 请求URI 请求URI由如下部分组成。 {URI-scheme
执行知识图谱查询命令 功能介绍 指定知识图谱实例ID，在ID对应的知识图谱后端执行gremlin查询命令。gremlin命令仅限于读取操作，禁止执行修改操作。 URI POST /v1/{project_id}/kg/kg-instances/{kg_id}/gremlin-query
准备图谱数据 数据是知识图谱的基础。在创建知识图谱时，需要提前将创建图谱的数据上传至OBS。 数据格式要求 XLSX文件 该类型为结构化数据输入格式。使用XLSX文件，即表格文件作为数据源时，文件必须为.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
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
知识搜索 功能介绍 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
进行KBQA会话 功能介绍 知识图谱问答服务（Knowledge Base Question Answering，简称KBQA）利用机器对自然语言分析与处理能力，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
过滤查询实体列表 功能介绍 根据图谱ID，过滤查看满足指定条件的实体列表，列表信息包括实体ID、实体类型、实体属性及其属性值。 URI POST /v1/{project_id}/kg/kg-instances/{kg_id}/entities/property-query 表1
获取项目ID 从控制台获取项目ID 在调用接口的时候，部分URI中需要填入项目编号，所以需要先在管理控制台上获取到项目编号。 项目编号获取步骤如下： 注册并登录管理控制台。 单击用户名，在下拉列表中选择“我的凭证”。 在“我的凭证”页面的项目列表中查看项目ID。 图1 查看项目ID
配置数据源 数据是知识图谱的基础。在创建知识图谱时，基于已存储在OBS中的基础数据，您可以从OBS导入用于构建知识图谱的基础数据。 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。 提前准备好创建图谱的数据并上传至OBS，详情请参见准备图谱数据。 进入图谱创建页面 在“我的图谱
认证鉴权 调用接口有如下两种认证方式，您可以选择其中一种进行认证鉴权。 Token认证：通过Token认证通用请求。 AK/SK认证：通过AK（Access Key ID）/SK（Secret Access Key)加密调用请求。 Token认证 Token的有效期为24小时，需要使用一个
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
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