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单击“保存”，完成知识映射。 如果创建多个数据源，请完成所有数据源的知识映射配置。配置数据源请参见配置数据源。 示例 以创建一个有关于电影的知识图谱为例，展示如何在创建图谱时配置知识映射。 按配置数据源为待创建的图谱配置数据源。 按配置图谱本体为待创建的图谱选择本体。 按配置信息抽取>示例为待创建的图谱配置信息抽取。
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》。
KG与其他服务的关系 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》。 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
管理本体 什么是本体 如何创建本体
审计 支持云审计的关键操作 如何查看审计日志
配置知识融合 在创建知识图谱时，您需要配置知识融合，设置知识融合判断属性及相似度函数参数，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。
问答体验 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。 问
创建模型 在创建知识图谱之前，您可以在KG服务上通过选择模型框架和上传训练数据来创建模型，用于后续创建图谱过程中的信息抽取。 训练模型框架介绍 KG服务提供不同类型的关系抽取模型，以应对用户不同的条件与需求。 KG服务当前提供以下训练模型框架供您自定义模型： DGCNN是一个较为
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。
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：
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
属性融合依据的是您图谱里现有的实体和您创建图谱或更新图谱时新加入的实体，如果是首次创建图谱，那就没有现有实体。 在创建知识图谱时，当您配置知识映射后，您需要配置知识融合，设置知识融合判断属性及相似度函数参数，完成新知识图谱的创建。 实体需要融合，因为有时候数据中会有多个实体对应现实世界中同一个事物，需要将这些实体合成一个。
使用公有资产库中的图谱流水线套件构建图谱 本实践提供一个与电影有关的非结构化数据样例，以便用户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，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。
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
使用API调用知识图谱服务 本章节提供了通过Postman调用知识图谱服务API的样例，帮助您快速熟悉零编码使用KG服务的方法。 调用KG服务API的详细步骤如下所示： 步骤1：配置环境 步骤2：Token认证鉴权 步骤3：调用服务 准备工作 已注册华为账号，并完成实名认证。具体
使用自定义抽取模型创建图谱 本章节以有关于人物和电影的非结构化数据为例，提供一个使用自定义的信息抽取模型创建知识图谱的流程，帮助您快速熟悉使用非结构化数据和自定义信息抽取模型创建图谱的过程。 首先，请仔细阅读准备工作罗列的要求，提前完成准备工作。然后在控制台上创建信息抽取模型和知识图谱，步骤如下：
什么是字段抽取函数 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。 在通过普通抽取方式进行信息抽取时，即用交互界面配置或用格式化编辑进行信息抽取时，需要配置字段抽取函数。配置
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
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
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