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Access Management，简称IAM）实现认证功能。IAM的更多信息请参见《统一身份认证服务用户指南》。 与对象存储服务的关系 知识图谱服务使用对象存储服务（Object Storage Service，简称OBS）存储构建知识图谱的源数据，实现安全、高可靠和低成本的存储需求。OB
Access Management，简称IAM）实现认证功能。IAM的更多信息请参见《统一身份认证服务用户指南》。 与对象存储服务的关系 知识图谱服务使用对象存储服务（Object Storage Service，简称OBS）存储构建知识图谱的源数据，实现安全、高可靠和低成本的存储需求。OB
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左右），数据量越多，质量越好，效果会越好。 MRC-BM是旧版本的模型，为兼容保留，新创建模型请使用MRC-BM-v2。 训练数据类型介绍
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。
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。
Administrator 知识图谱服务的管理员权限。 OBS权限 由于华为云各服务之间存在业务交互关系，KG服务的角色依赖其他服务的角色实现功能。因此给用户授予KG服务的角色时，需要同时授予依赖服务的角色，KG服务的权限才能生效。 KG服务依赖OBS服务的“列举对象”和“下载文
过滤查询实体列表 查询关联实体 进行KBQA会话 实体链接 知识搜索 知识推荐 02 使用 知识图谱提供一站式知识图谱全生命周期管理服务，用户无需关注底层实现细节，通过专门设计的知识图谱构建流水线，可以可视化构建本体、自动化构建知识图谱，并且随时对图谱进行全量、增量更新，保证知识的可靠、时效性。
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
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
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
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I
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
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
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
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。
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