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  • 准备训练数据 - 知识图谱 KG

    5cm,出生于北京。 李四,著名导演,毕业于电影学院,代表作有《电影1》、《电影2》。 ... ... 定义三元组类型(schema) 为了训练自定义的信息抽取模型,需要定义该抽取模型能够抽取的三元组类型,并在训练数据中进行标注。 三元组是知识图谱构建的基本元组,三元组借鉴了语言

  • 创建模型 - 知识图谱 KG

    MRC-BM-v2是一个非常简单的、基于BERT模型、端到端的关系抽取模型,它对于标注数据量的要求非常低,平均每个关系仅需要200组左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

  • 使用自定义抽取模型创建图谱 - 知识图谱 KG

    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:

  • 定义信息抽取模型 - 知识图谱 KG

    定义信息抽取模型 信息抽取模型简介 准备训练数据 创建模型 管理版本

  • 信息抽取模型简介 - 知识图谱 KG

    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

  • 管理版本 - 知识图谱 KG

    管理版本 创建新版本 发布版本 修改版本 删除版本 父主题: 自定义信息抽取模型

  • 发布版本 - 知识图谱 KG

    发布版本 创建模型版本后,您需要通过发布操作,发布模型版本后,才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。

  • 删除版本 - 知识图谱 KG

    删除版本 根据自身业务需要,您可以删除模型版本。处于“训练完成”、“训练失败”、“版本创建失败”和“停用”状态的模型版本才能进行删除操作,版本状态请参见查看模型。 操作步骤如下: 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

  • 修改版本 - 知识图谱 KG

    修改版本 创建抽取模型后,针对处于“训练完成”和“停用”状态的模型版本,您可以根据自身业务需要,对模型版本进行修改优化。版本状态请参见查看模型。 操作步骤如下: 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。

  • 创建新版本 - 知识图谱 KG

    创建新版本 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 >

  • 创建信息抽取模型 - 知识图谱 KG

    如果您在创建知识图谱时,选择使用自定义模型进行信息抽取,您需要在创建知识图谱之前,创建信息抽取模型。 本章节提供一个与人物、电影有关的非结构化数据构建信息抽取模型流程,帮助您快速熟悉知识图谱自定义信息抽取模型创建过程,通过在控制台进行数据标注、模型训练,构建一个人物、电影有关的信息抽取模

  • 创建图谱简介 - 知识图谱 KG

    详情请见数据格式要求,其中多行单句文本格式的数据属于非结构化数据。 本章节提供一个与人物、电影有关的非结构化数据自定义信息抽取模型并使用自定义抽取模型创建知识图谱的流程,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

  • 交互界面配置 - 知识图谱 KG

    为每个数据字段建立同名抽取项,抽取函数为${数据字段名}。 图标说明开关处于关闭状态,需要自定义填写信息抽取项。 在“信息抽取”对话框中填写信息抽取项: 每个表/文件中的数据需要设置一个唯一标识符identifier(可以抽取id/编号等可以唯一标识一条数据的内容)。例如,可以设置“url”为唯一标识符。

  • 非结构化抽取 - 知识图谱 KG

    已创建并选择本体,详情请参见配置图谱本体。 已完成数据源配置,详情请参见配置数据源。 如果选择使用自己自定义模型,您需要在创建知识图谱之前,自定义用于信息抽取的模型,具体操作请见自定义信息抽取模型。 操作步骤 在图谱流水线配置页面,单击“信息抽取”,页面下方弹出“信息抽取”对话框,单击右侧按钮可以放大对话框。

  • 什么是本体 - 知识图谱 KG

    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

  • 为何知识图谱无法运行,提示“错误的信息抽取函数” - 知识图谱 KG

    检查信息抽取函数和配置信息抽取时所填的参数。 知识图谱服务支持的信息抽取函数具体请参见信息抽取函数。配置信息抽取操作请参见配置信息抽取。 以创建一个有关于电影的知识图谱为例,抽取信息前后的实体信息如图1所示,展示如何在创建图谱时配置信息抽取。 图1 信息抽取 在“创建图谱”页面,单击“

  • 创建问答模板 - 知识图谱 KG

    创建问答模板 知识图谱KBQA服务支持根据用户问答查询意图自定义问答模板,用来识别用户问句的真实查询意图。 创建问答模板 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。

  • 属性融合依据的是哪一步的数据来配置的 - 知识图谱 KG

    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。 父主题: 创建图谱

  • 配置知识融合时,如何选择融合标识符和配置属性 - 知识图谱 KG

    配置知识融合时,如何选择融合标识符和配置属性 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。 图1 知识融合示例 知识融合过程请见图2,融合过程说明请见表1。

  • 融合验证 - 知识图谱 KG

    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。 图1 知识融合示例 配置知识融合