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希望在信息抽取时使用自定义的信息抽取模型，您可以在KG模型管理页面创建抽取模型、创建并发布模型版本，用于创建知识图谱过程中的信息抽取。 在KG服务管理控制台上自定义信息抽取模型是一种基于schema约束的中文信息抽取模型，即从自然语言文本中抽取三元组的模型，因此仅适用于抽取基础数据格式为txt文本的自然语言短句。
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 希望返回的节点总个数，1~100，默认为10。 最小值：1
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 > 导出”。 图1 导出图谱 在图谱导出对话框中，选择导出的“OBS桶”和“存储路径”。所选的OBS桶需保证与KG服务在同一区域，桶的存储类别为“标准存储”。
填写完信息后，单击“保存”。 如果您待创建的图谱只需要一个数据源，那么您已完成数据源的配置。 如果您待创建的图谱需要输入多个数据源，请进入下一步。 单击“数据源”下方的“添加数据源”，添加新的数据源，按步骤1~3，配置新的数据源。 后续操作 配置数据源后，进入创建图谱的下一步操作配置图谱本体。
如何增量更新图谱 针对已经创建的知识图谱，您可以增量更新图谱，即在原有图谱的数据基础上增加新的数据更新知识图谱。 增量更新图谱 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。 单击右上角的“增量更新”。 进入“增量更新”
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使用非结构化数据创建图谱的过程。步骤如下： 创建信息抽取模型：以在ModelArts控制台上标注数据为例，介绍信息抽取模型的构建流程。 使用自定义抽取模型创建图谱：介绍通过自定义的信息抽取模型创建知识图谱的流程。 父主题：
发布元素链接 如果已创建的元素链接经过测试已满足业务要求，知识图谱支持发布元素链接，发布后元素链接将会在KBQA问答体验中生效。 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，单击已创建的图谱卡片，进入图谱详情页面。 单击知识图谱问答KBQA卡片下方的“问答配置”，默认进入“元素链接配置”页面。
发布问答模板 如果已创建的问答模板经过测试已满足业务要求，知识图谱支持发布问答模板，发布后问答模板将会在KBQA问答体验中生效。 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，单击已创建的图谱卡片，进入图谱详情页面。 单击知识图谱问答KBQA卡片下方的“问答配置”，默认进入“元素链接配置”页面。
删除本体 针对在KG服务管理控制台创建的本体，您可以删除本体以适应业务变化。 登录KG服务管理控制台，在左侧菜单栏中选择“我的图谱资产库 > 我的本体”，进入“本体管理”页面。 在本体列表中，单击操作栏的“删除”。 单击“确定”，确认删除本体。 图1 删除本体 父主题： 管理本体
知识图谱服务根据图谱规格和使用图谱的时长，提供套餐包、按需计费两种计费模式。 套餐包：预付费。 按需计费：后付费。 套餐包是按月或按年预先支付费用，相比按需计费提供大额折扣，适合计划长期使用的客户。 套餐包从购买之日起生效，到期自动结束。到期后也不会自动延期，且无法退还费用。为了节省您的费用，建议您购买套餐包后立即使用。
能使对应的版本模型在创建知识图谱时用于信息抽取。 前提条件 已创建模型，并针对已创建的模型创建版本。 操作步骤 登录KG服务管理控制台，在左侧菜单栏中选择“我的图谱资产库 > 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。 在版本管理列表中的“操作”
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
编辑元素链接配置 在知识图谱针对已创建的元素链接支持编辑操作。 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，单击已创建的图谱卡片，进入图谱详情页面。 单击知识图谱问答KBQA卡片下方的“问答配置”，默认进入“元素链接配置”页面。 单击操作列的“编辑”，在元素配置页面
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
KG适用场景 KG基本知识 如何访问KG 03 实践 通过提供针对性场景的知识数据样例，方便您快速了解使用KG完成知识图谱创建的流程和操作。 KG创建图谱样例 创建电影图谱 04 API 通过KG开放的API和调用示例，您可以使用KG查询知识图谱、查询实体详情、过滤查询实体、查询关
初步筛选与融合标识符相似的数据后，需要配置相似属性和相似度函数，并判断数据之间的属性相似度。 融合知识 对属性相似度均达到阈值条件的数据进行融合。 综上所述，在创建图谱的过程中，需要配置知识融合的融合标识符、待融合的实体、相似度函数和相似度阈值等参数，KG服务会根据所配置的参数进行知识融合。配置知识融合的详细步骤请见配置知识融合。
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})”。
增量更新图谱 针对已经创建的知识图谱，您可以增量更新图谱，即在原有图谱的数据基础上增加新的数据更新知识图谱。 增量更新图谱 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。 单击右上角的“增量更新”。 进入“增量更新”页面
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。 问答配置完成后，可在问答体验页面针对当前图谱的知识提出问题，KBQA服务会根据您的提问查询和推理当前知识图谱的知识库，并返回精准答案。 前提条件
del”和“RelationExtraction”两种公有库模型。 “预置模型”：当前提供“RESBM”和“RelationExtraction”两种预置模型。 “用户自定义模型”：您需提前在控制台自定义模型，详情请参见自定义信息抽取模型。 可在下方查看从文本信息中抽取的知识类型
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