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DGCNN是一个较为复杂的端到端关系抽取模型，它在使用BERT模型建模语言关系的基础上，利用DGCNN网络额外使用了文本的分词词性信息，这使得它对于待抽取实体的边界识别能力很强。但复杂的模型意味着更多的标注数据需求，推荐平均每类关系三元组标注数据在400以上，所有标注文本样本数量在8000以上。 MRC-
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。
"info":"helloworld" "worldworld" upper（字段） 将字段中英文字母全部转为大写 upper(${name}) "name":"mike" "MIKE" lower（字段） 将字段中英文字母全部转为小写 lower(${name}) "name":"JOHN" "john"
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。
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。 图13 信息抽取 在流水线构建页面，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。 在“信
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。 图13 信息抽取 在流水线构建页面，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。 在“信
如果创建多个数据源，请完成所有数据源的信息抽取配置。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，抽取信息前后的实体信息如图2所示，展示如何在创建图谱时配置信息抽取。 图2 信息抽取 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。 在“创建图谱”
管理本体 什么是本体 如何创建本体
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