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MRC-BM-v2是一个非常简单的、基于BERT模型、端到端的关系抽取模型，它对于标注数据量的要求非常低，平均每个关系仅需要200组左右标注数据即可训练出一个较好（实测F1值在0.7左右）的模型，平均每个关系标注数据在2000左右模型训练效果达到一个峰值（实测F1值在0.8左
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、电影有关的信息抽取模型。本样例以在ModelArts控制台上
"password": "********", "domain": { "name": "domainname" } }
EntityDetailResp object 中心实体详情。 results AdjacentDetail object 关系列表。 total Integer 与中心实体具有一跳关系的实体总数。 count Integer 返回的实体数量。 表4 EntityDetailResp 参数
什么是本体 本体是某个领域中抽象概念的集合，能够描述某个范围内一切事物的共有特征以及事物间的关系。例如图1可称作一个本体。详情请见本体简介。 图1 本体 父主题： 管理本体
获取账号ID 在调用接口的时候，部分URL中需要填入账号ID（domain-id），所以需要先在管理控制台上获取到账号ID。账号ID获取步骤如下： 注册并登录管理控制台。 单击用户名，在下拉列表中单击“我的凭证”。 在“我的凭证”页面的项目列表中查看账号ID。 图1 获取账号ID
合，设置知识融合判断属性及相似度函数参数，完成新知识图谱的创建。 实体需要融合，因为有时候数据中会有多个实体对应现实世界中同一个事物，需要将这些实体合成一个。 父主题： 创建图谱
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。
果是否符合预期。 背景介绍 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
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，步骤如下：
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。
"password": "********", "domain": { "name": "domainname" } }
支持的数据包括XLSX、CSV、JSON、多行单句文本格式，详情请见数据格式要求，其中多行单句文本格式的数据属于非结构化数据。 本章节提供一个与人物、电影有关的非结构化数据自定义信息抽取模型并使用自定义抽取模型创建知识图谱的流程，帮助您快速熟悉知识图谱自定义信息抽取模型创建过程和
of strings 属性值，目前只支持设置一个属性值。 响应参数 状态码： 200 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。
描述 text 否 String 输入语句，根据语句中的实体信息推荐相应知识。 说明： 请求参数中，“sources” 和“ 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
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 本样例
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，第一行为数据头，从第二行开始，每一行为一条数据。XLSX文件模板示例请单击下载。 CSV文件 该类型为结构化数据输入格式。使用CSV文件作为数据源时，首先需要把CSV文件上传至OBS的一个文件夹，构建图谱时，会读取该文件夹下所有以
右上角报错“OBS对象不存在”。 解决方法 报错原因一般是OBS桶或OBS对象加密，请检查OBS桶或OBS是否加密。 如果加密，请重新建一个不加密的OBS桶，即不要勾选“开启默认加密”。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。 上传对象时不要勾选加密，OBS上传数据的详细操作请参见上传文件。
XLSX、CSV、JSON格式的数据属于结构化数据。 本章节提供一个与电影有关的结构化数据样例，帮助您快速熟悉知识图谱的创建过程。此样例通过在控制台创建本体，完成信息抽取、信息映射、信息融合、图谱质检的配置，创建一个与电影有关的知识图谱。创建完成后，您可以搜索预览相关实体的知识图
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