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数据是知识图谱的基础。在创建知识图谱时，基于已存储在OBS中的基础数据，您可以从OBS导入用于构建知识图谱的基础数据。 前提条件 已创建图谱并选择图谱规格，请参见购买知识图谱。 提前准备好创建图谱的数据并上传至OBS，详情请参见准备图谱数据。 进入图谱创建页面 在“我的图谱”页面鼠
创建知识图谱时，为何提示“角色权限校验失败” 问题描述 使用知识图谱时，单击“立即体验>选择创建知识图谱”，提示“角色权限校验失败”。 解决方案 因为当前使用的是子账号，如果子账号要使用的话需要给子账号用户组添加对应区域的“Tenant Administrator”权限或者“NLP
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。 图2 知识融合
实体是知识图谱三元组的元素之一，指某种具体的事物。例如某一具体的电影（人物或关系），可称作实体。 关系 关系是知识图谱三元组的元素之一，指实体与实体之间的语义关系，比如张三是李四的同事，实体“张三”与实体“李四”的关系是同事关系。 图1 本体 数据源配置 数据是知识图谱的基础。创建
90，且属性“职业”的相似度大于等于0.90时，数据进行融合。相似度函数均为编辑距离函数“EditSim”。 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。 按知识映射>示例为待创建的图谱配置知识映射。
参数类型 描述 entity_id 是 String 实体ID。 kg_id 是 String 知识图谱ID。在KG服务控制台“我的图谱”页面，单击图谱名称，进入图谱详情页左上角获取知识图谱ID。 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID。 表2
如何购买、体验知识图谱 在创建知识图谱之前，需要购买图谱并选择图谱规格。 图谱规格分为体验版、标准版和高级版，详情请见图谱规格。 图谱规格 体验版图谱 图谱规模为一万边，最多能支撑12000实体和12000关系，数据量超过会被裁剪。 当前KG服务仅支持在控制台创建一次体验版图谱，即创建一
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。 图2 知识图谱与智能问答
描述本体信息的结构图。 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“预览”，即可预览本体信息的结构图。 图1 预览本体 单击编辑框的概念节点或关系曲线。 左侧弹出信息框，可查看对应的名称、属性和属性类型等信息。
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。例如本
关配置知识融合的信息。 操作步骤 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。 默认进入“在线版本图谱”页签，等待图谱运行完成，单击“操作”列的“验证”，进入“随机验证”页面。 仅创建图谱版本时，进行知识融合的图谱版本可进行验证操作。
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
Brat BRAT是一个开源的文本标注工具，主要用于对文本的结构化标注，您可以前往官网下载。KG服务的预置模型框架支持直接利用BRAT关系三元组标注的结果来训练模型。注意您的标注任务仅限于BRAT的关系三元组标注，而且不要使用BRAT标注系统中的高级内容（如定义关系的自反性、传递性等）。
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ID。在KG服务控制台“我的图谱”页面
对于获取用户Token接口，您可以从接口的请求部分看到所需的请求参数及参数说明。将消息体加入后的请求如下所示，加粗的斜体字段需要根据实际值填写，其中username为用户名，domainname为用户所属的账号名称，********为用户登录密码，xxxxxxxxxxxxxxxxxx为project的ID，获取方法请参见获取项目ID。
结构化抽取适用于xlsx、csv、json格式的基础数据，选择结构化抽取方式信息抽取时，可分为交互界面配置和代码编辑。 在通过结构化抽取方式进行信息抽取时，即用交互界面配置或用代码编辑进行信息抽取时，需要配置引用字段的抽取函数。 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
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。 URI
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
约束与限制 您能创建的知识图谱服务器的数量与配额有关系，具体请参见服务配额。 更详细的限制请参见具体API的说明。 父主题： 使用前必读
在“知识映射”对话框中，按照抽取后的信息与本体的映射关系，填写相关信息。 知识与实体电影的映射关系，如图2所示。 图2 实体电影的知识映射关系 在实体“电影”下方的“类型映射”区域填写映射前的实体类型字段“Film”。 填写映射到实体“电影”的抽取项，如表1所示。 图3 实体电影知识映射 表1
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