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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： 非结构化数据创建图谱
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。 前提条件 已智能一键构建图谱，详情请见智能一键构建图谱；或通过普通配置构建图谱，并且通过流水线配置已完成知识映射，详情请见配置知识映射。 配置步骤 在普通配置构建图谱页
在创建抽取模型时，需要您提前准备用于训练模型的数据并上传至OBS目录，数据格式为txt文本的自然语言短句。KG服务当前支持的数据类型请参见训练数据类型介绍。 准备数据流程如下： 准备待标注的数据 定义三元组类型（schema） 标注数据 上传至OBS 准备待标注的数据 准备待标注的训练数据，
0到1快速构建知识图谱，管理知识图谱流水线任务。 在调用知识图谱服务API之前，请确保已经充分了解知识图谱服务相关概念，详细信息请参见产品介绍。 KG服务以开放API的方式提供给用户，您可以根据本文档提供的API使用服务，支持的全部API请参见API概览。 父主题： 使用前必读
如何查看审计日志 操作场景 在您开启了云审计服务后，系统开始记录知识图谱服务的相关操作。云审计服务管理控制台保存最近7天的操作记录。 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
建的图谱卡片，“运行状态”为“创建中”。 图2 图谱创建中 等待十几分钟后，运行状态变为“初始化”状态，您就可以开始构建图谱。 后续操作 智能一键构建图谱：只需提供数据源，无需其他配置，快速构建图谱。 普通配置构建图谱：通过配置数据源、配置图谱本体、配置信息抽取、配置知识映射、配
建的图谱卡片，“运行状态”为“创建中”。 图2 图谱创建中 等待十几分钟后，运行状态变为“初始化”状态，您就可以开始构建图谱。 后续操作 智能一键构建图谱：只需提供数据源，无需其他配置，快速构建图谱。 普通配置构建图谱：通过配置数据源、配置图谱本体、配置信息抽取、配置知识映射、配
本体简介 在创建知识图谱之前，您需要创建图谱的本体，用于组织知识图谱信息结构。 基本概念 实体 实体是有可区别性且独立存在的某种事物。例如某一具体的电影（或人物或关系），如电影“霸王别姬”，可称作实体。 概念 概念指是抽象的、普遍的想法，是充当指明实体、事件或关系的范畴或类的实体
KBQA简介 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。KBQA提供如下问答配置功能：
元素链接简介 通过配置元素链接，即配置图谱中概念以及概念属性、概念间的关系的同义词和权重，对用户输入的文本进行语义解析，识别出其中与图谱相关联的多种类型的元素。元素链接包括本体链接、实体链接、属性值链接，以及其他关键词链接等。 父主题： 配置元素链接
信息抽取模型简介 KG服务提供自定义信息抽取模型功能，如果您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
配置知识映射简介 在创建知识图谱时，当您配置信息抽取后，您需要配置信息映射，设置抽取映射前后的相关字段。 基本概念 知识映射是建立从基础数据抽取出的结构化信息与知识图谱本体的映射关系，例如抽取出的有关电影结构化信息与图谱本体映射关系如图1所示。 图1 实体电影的知识映射关系 配置方式
配置信息抽取简介 在创建知识图谱时，当您选择本体后，您需要配置信息抽取，输入实体类型、抽取函数及抽取前后的数据字段，才能进行配置信息映射、配置知识融合等操作。 基本概念 信息抽取是从基础数据中抽取待创建图谱的实体、属性信息以及实体间的相互关系。目的是从原始数据（包括结构化数据或非结构化数据）中抽取结构化的信息。
图谱版本管理简介 针对已创建的知识图谱，您可以对不同版本的图谱进行管理，还可以对图谱进行发布、删除等操作。 查看图谱详情 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，单击待查看的图谱卡片，进入图谱详情页面，可查看如下信息。 在线版本图谱 图谱应用 版本统计
BM-v2”、“MRC-BM”，详情请见训练模型框架介绍。 数据类型 选择训练模型的数据类型，即待抽取的信息数据类型。KG服务支持的数据类型包括“DATASET”、“BRAT”、“MODELARTS”,详情请见训练数据类型介绍。 OBS桶 选择训练数据存储的OBS桶。需保证您的O
融合验证 如果在创建图谱时配置了知识融合，存在被融合的实体，就需要进行融合验证，即验证当前知识融合的配置产生的结果是否符合预期。 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
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
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
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
“模型模板”：单击选择模型模板“MRC-BM-v2”，MRC-BM-v2的基本概念请参见训练模型框架介绍。 “数据类型”：单击选择“ModelArts”，训练数据类型详情请参见训练数据类型介绍。 “OBS桶”：选择在步骤1：准备数据新建的OBS桶“kg-model”。 “文件夹”：选择在4中记录的V001
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