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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。
["dataset", "brat", "modelarts"]! 平台支持三种类型的标注数据（dataset, brat, modelarts），请将文件格式转化为平台所规定的文件格式，并选择对应的标注数据类型。 Parameter {A} cannot be null! 参数A
始数据中抽取结构化的信息。更多详情请见配置信息抽取。 字段抽取函数说明 KG服务支持的信息抽取函数如表1所示。其中，“字段”表示基础数据中的字段名，在抽取函数中引用字段时，使用格式为“${字段}”，例如抽取基础数据中属性“name”的字段，在抽取函数中引用字段的格式为“trim(${name})”。
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
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-
结构化抽取适用于xlsx、csv、json格式的基础数据，选择结构化抽取方式信息抽取时，可分为交互界面配置和代码编辑。 在通过结构化抽取方式进行信息抽取时，即用交互界面配置或用代码编辑进行信息抽取时，需要配置引用字段的抽取函数。 KG服务支持的信息抽取函数如表1所示。其中，“字段”表示基础数据中的字段名，在抽取
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 实体ID。
查询实体详情 功能介绍 根据图谱ID和实体ID查询实体详情，包括实体的ID、类型、属性及属性值。 URI GET /v1/{project_id}/kg/kg-instances/{kg_id}/entities/{entity_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述
ody中auth.scope的取值需要选择project，如下所示。 获取用户Token接口请求构造如下，您可以从接口的请求部分看到所需的请求参数及参数说明。获取Token消息头只需填写“Content-Type”。将消息体加入后的请求如下所示，加粗的斜体字段需要根据实际值填写，
403 Forbidden 没有操作权限。 500 Internal Server Error 服务内部错误。 503 Service Unavailable 服务不可用。 父主题： 附录
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，
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。
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
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
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。
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