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本节介绍如何在云审计服务管理控制台查看最近7天的操作记录。 操作步骤 登录管理控制台。 单击管理控制台左上角的，选择区域和项目。 单击“服务列表”，选择“管理与部署 > 云审计服务”，进入云审计服务信息页面。 单击左侧导航树的“事件列表”，进入事件列表信息页面。 事件列表支持通过筛选来查询对应的操作事
一致。 仅支持2020年6月11日以后创建的图谱才能在图谱预览页新建实体和关系。 前提条件 已创建知识图谱，详情请见智能一键构建图谱和普通配置构建图谱。 已了解本体、实体和关系的基本概念。 进入预览图谱页面 登录KG服务管理控制台，单击“知识图谱”，进入“我的图谱”页面。 在“我
其中，操作包括“验证”、“发布”、“查看”、“删除”、“修改本体”。 验证：融合验证，详情请见配置知识融合。 发布：发布图谱版本。版本处于“已上线”状态时不能执行发布操作。详情请见发布图谱版本。 查看流水线：查看图谱创建流程的配置信息，详情请见查看流水线。 删除：可删除当前图谱版本。版本处于“已上线”
预览图谱 针对已创建的知识图谱，您可以预览指定实体的不同结构形式知识图谱。 前提条件 已创建知识图谱，详情请见智能一键构建图谱和普通配置构建图谱。 已发布图谱版本，详情请参见发布图谱版本。 进入图谱预览页面 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，
在“导出文件名”文本框中填写存储本体的文件名称。 在“存储路径”文本框中选择导出本体的存储路径。 由于当前KG服务部署在“华北-北京四”，您在创建OBS桶时，需保证您的OBS桶与KG服务在同一区域，桶的存储类别为“标准存储”。 图1 导出本体 单击“确定”，完成导出本体操作。 父主题： 管理本体
我的模型”，进入模型管理页面。 在模型列表中，单击模型名称，进入模型详情页。 在“版本管理”区域单击“创建新版本”。 弹出“创建新版本”对话框。 配置模型参数的参数值，输入新版本的描述内容。 可将鼠标移至参数右侧，查看各参数的含义和推荐值。 图1 创建新版本 信息填写完毕后，单击“确定”，成功创建模型的新版本。
关系是知识图谱三元组的元素之一，指实体与实体之间的语义关系，比如张三是李四的同事，实体“张三”与实体“李四”的关系是同事关系。 图1 本体 数据源配置 数据是知识图谱的基础。创建知识图谱之前，必须收集基础数据用来构建知识图谱。 在知识图谱服务中，需要提前从OBS导入用于构建知识图谱的基础数据。
“OBS桶”：选择提前准备的本体文件存放的OBS桶。 “存储路径”：选择提前准备的本体文件存放在OBS桶中的路径。 由于当前KG服务部署在“华北-北京四”，您在创建OBS桶时，需保证您的OBS桶与KG服务在同一区域，桶的存储类别为“标准存储”。 图1 OBS导入本体 确认信息后，单击“确定”，跳转至“本体管理”页面。
ann。其中annotation.conf是BRAT标注配置文件，file.txt是待标注文本文件，可以有多个，每个文本文件都有一个同名的file.ann文件作为标注结果文件。 Annotation.conf：配置文件需要满足BRAT标注系统的要求，一个典型的配置文件如下： [entities] 人物
cts”，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-north-4"，响应消息体中查找“name”为"cn-north-4"，其中projects下的“id”即为项目ID。 {
本实践指导使用结构化数据（XLSX、CSV、JSON格式的数据）创建图谱。以与电影有关的结构化数据为例，通过在控制台创建本体、完成信息抽取、知识映射、知识融合、图谱质检的配置，运行对应流水线任务，创建一个与电影有关的知识图谱。创建完成后，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。
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。 上传至OBS 将用于训练模型的数据上传至OBS目录： 创建OBS桶和文件夹的操作指导请参见创建桶和新建文件夹。确保您使用的OBS目录与KG服务在同一区域，桶的存储类别为“标准存储”。 上传训练数据请参考上传文件。
……. 上传数据至OBS 创建用于存储基础数据的OBS桶及文件夹，详情请见添加桶。 由于当前KG服务部署在“华北-北京四”，您在创建OBS桶时，需保证您的OBS桶与KG服务在同一区域，桶的存储类别为“标准存储”。 将创建图谱的基础数据上传至OBS，上传至OBS的基础数据格式请见数据格式要求。
给用户组授予策略或角色，才能使得用户组中的用户获得对应的权限，这一过程称为授权。授权后，用户就可以基于被授予的权限对云服务进行操作。 KG部署时通过物理区域划分，为项目级服务，需要在各区域（如华北-北京四）对应的项目（cn-north-4）中设置策略，并且该策略仅对此项目生效，如
验证数据：20%数据用于验证信息抽取模型性能（即F1、P、R性能指标）。 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
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