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支持云审计的关键操作 操作场景 平台提供了云审计服务。通过云审计服务，您可以记录与知识图谱服务相关的操作事件，便于日后的查询、审计和回溯。 前提条件 已开通云审计服务。 支持审计的关键操作列表 表1 云审计服务支持的知识图谱服务操作列表 操作列表 资源类型 事件名称 创建图谱 knowledgeGraph
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 表格配置模式：通过填写基础数据映射前后的相关字段，完成知识映射配置。具体步骤请见表格配置模式。
创建抽取模型后，您需要创建模型的版本，才能进行后续的发布操作，使模型在创建知识图谱时用于信息抽取。 每个模型最多可创建5个模型版本。 前提条件 在KG服务管理控制台创建抽取模型，详情请见创建模型。 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。
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
配置，适合复杂多变的业务场景。 知识图谱在语义搜索与推荐、智能问答系统、大数据分析与决策等场景下均有广泛应用，具体请参见产品介绍>适用场景。 本文档介绍如何在知识图谱管理控制台快速构建知识图谱，并管理本体和知识图谱任务。 功能介绍 针对云服务没有构建知识图谱的现状，华为云为各类企
提交知识图谱服务相关工单时，如何选择问题所属的产品类型 知识图谱服务（Knowledge Graph，简称KG）为自然语言处理服务（Natural Language Processing Service ，简称NLP）的子服务，提交知识图谱服务相关工单时，单击“工单全部产品与服务分类”，选择产品类型为“自然语言处理
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： 配置元素链接 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，
选择。 “我的库”页签下的“图谱本体组件”呈现的是“我的图谱资产库”中“我的本体”页面创建或OBS导入的所有本体。 可单击页面右下角的“编辑”，进入本体修改页面，修改后的本体将保存至“我的库”。 图12 图谱本体 步骤6：配置信息抽取 以两条数据为例，抽取信息前后的实体信息如图13所示，展示如何配置信息抽取。
选择。 “我的库”页签下的“图谱本体组件”呈现的是“我的图谱资产库”中“我的本体”页面创建或OBS导入的所有本体。 可单击页面右下角的“编辑”，进入本体修改页面，修改后的本体将保存至“我的库”。 图12 图谱本体 步骤6：配置信息抽取 以两条数据为例，抽取信息前后的实体信息如图13所示，展示如何配置信息抽取。
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。 创建元素链接 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。
与其他服务的关系 知识图谱服务与周边服务的依赖关系如图1所示。 图1 知识图谱与依赖服务的关系 与统一身份认证服务的关系 知识图谱服务使用统一身份认证服务（Identity and 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》。
准确率：在被所有预测为正的样本中实际为正样本的概率。 召回率：在实际为正的样本中被预测为正样本的概率。 F1：综合考虑准确率和召回率的影响，由两者计算而来，越接近1代表模型越好。 训练数据路径 已发布版本的模型，其训练数据的OBS存储目录。 更新时间 已发布的模型版本的更新时间。 状态
语义搜索与推荐 建立用户搜索输入的关键词与知识图谱中的实体之间的映射关系，为用户推荐满足用户需求的结构化信息内容，而不是互联网网页。 图1 知识图谱与语义搜索 智能问答系统 基于知识的问答系统建立大规模知识库，通过理解将用户的问题转化为对知识图谱的查询，提供用户所关心的问题答案。
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 > 云审计服务”，进入云审计服务信息页面。
BS中的元素配置文件。 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。 单击右上角的“导入”，在对话框中选择元素配置文件所在的“OBS桶”和“存储路径”，单击“确定”。
交互界面配置：通过输入实体类型、抽取函数及抽取前后的数据字段，完成信息抽取配置。 所支持的信息抽取函数请见信息抽取函数。 交互界面配置 代码编辑：将交互界面中的配置转换为json格式配置，通过编辑json配置信息，完成信息抽取配置。 所支持的信息抽取函数请见信息抽取函数。 代码编辑 非结构化抽取
未标注的数据集。 创建名称为“model-data-out”的文件夹用于存放已标记并发布的数据集。 创建名称为“graph-data”的文件夹用于存放创建图谱的数据集。 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。为保证数据能正常访问，请务必保证创建的OBS桶与KG服
新建实体 “实体类型” 从当前图谱所对应的本体所包含的概念节点中，选择一个作为新增数据的实体类型。 “属性” 根据选择的实体类型，填写该实体的属性值。其属性字段是在创建当前图谱所对应的本体时所编辑的属性字段。 例如在创建本体结构时，概念节点“film”的属性包括“box_office”、
更新KBQA会话接口 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。 商用
数，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，完成新知识图谱的创建。 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。
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