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在图谱预览页面，您可以查看到所搜索的实体信息。 图3 预览图谱 功能区 “预览图谱”页面右侧有功能区可进行如下操作。 ：查看历史操作记录。 ：放大查看图谱实体。 ：缩小查看图谱实体。 ：适配比例查看图谱。 ：查看局部图谱的实体信息。 ：以不同布局方式查看图谱和实体。 ：保存图谱或实体图片至本地。如果下
初步筛选与融合标识符相似的数据后，需要配置相似属性和相似度函数，并判断数据之间的属性相似度。 融合知识 对属性相似度均达到阈值条件的数据进行融合。 综上所述，在创建图谱的过程中，需要配置知识融合的融合标识符、待融合的实体、相似度函数和相似度阈值等参数，KG服务会根据所配置的参数进行
局”。 图10 选择布局 功能区操作 创建本体界面右上角的功能区，可基于当前本体进行一系列操作。 图11 功能区 表2 功能区操作 图标 说明 保存当前界面的概念节点和关系曲线。 清空界面，即清空当前界面的概念节点和关系曲线。 导出当前界面的概念节点和关系曲线至OBS。导出前需要
实体链接 功能介绍 对用户文本进行分析，识别出其中的实体，并返回图谱中关联节点的信息。 URI POST /v1/{project_id}/kg/kg-instances/{kg_id}/apps/entity-linking 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 kg_id
过滤查询实体列表 功能介绍 根据图谱ID，过滤查看满足指定条件的实体列表，列表信息包括实体ID、实体类型、实体属性及其属性值。 URI POST /v1/{project_id}/kg/kg-instances/{kg_id}/entities/property-query 表1
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
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
了解华为云知识图谱的功能、基础知识和创建图谱的流程，有助于您更准确地匹配实际业务，一站式构建知识图谱。 产品介绍 什么是KG KG适用场景 KG基本知识 如何访问KG 03 实践 通过提供针对性场景的知识数据样例，方便您快速了解使用KG完成知识图谱创建的流程和操作。 KG创建图谱样例
图谱规模为百万边和千万边，百万边最多支撑120万实体和120万关系，千万边最多支撑1200万实体和1200万关系，数据量超过会被裁剪。 当前KG服务不支持在控制台直接购买，需要通过官网产品页服务咨询联系我们进行咨询购买。 高级版图谱 图谱规模为千万边，最多支撑1200万实体和1200万关系，数据量超过会被裁剪。
图谱规模为百万边和千万边，百万边最多支撑120万实体和120万关系，千万边最多支撑1200万实体和1200万关系，数据量超过会被裁剪。 当前KG服务不支持在控制台直接购买，需要通过官网产品页服务咨询联系我们进行咨询购买。 高级版图谱 图谱规模为千万边，最多支撑1200万实体和1200万关系，数据量超过会被裁剪。
查询关联实体 功能介绍 指定知识图谱实例ID，在ID对应的知识图谱后端，查询与指定实体有一跳关系的实体，返回满足条件的实体列表。 URI GET /v1/{project_id}/kg/kg-instances/{kg_id}/entities/{entity_id}/adjacent-entities
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
面，预览实体名称含该字段的所有实体的知识图谱。 举例：输入实体名称“任霞”，按回车进入图谱预览页面，预览实体“任霞”的知识图谱。 单击右侧功能区域的图标，可查看图谱中的整个实体关系。 父主题： 管理图谱
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。
position”为主语在文中出现的位置，“object”为宾语词，“subject”为主语词。例如： {"text":"比如钱钟书和杨绛、鲁迅和许广平都只有一个子女","spo_list":[{"predicate":"妻子","object_type":"人物","subject_type":"人物"
管理工作。 用户 由账号在IAM中创建的用户，是云服务的使用人员，具有身份凭证（密码和访问密钥）。 在我的凭证下，您可以查看账号ID和用户ID。通常在调用API的鉴权过程中，您需要用到账号、用户和密码等信息。 区域 指云资源所在的物理位置，同一区域内可用区间内网互通，不同区域间内
础上新建实体和关系。 注意事项 在已有图谱基础上新建的实体和关系，必须与已有图谱的本体信息结构一致。 仅支持2020年6月11日以后创建的图谱才能在图谱预览页新建实体和关系。 前提条件 已创建知识图谱，详情请见智能一键构建图谱和普通配置构建图谱。 已了解本体、实体和关系的基本概念。
公共请求参数 表1 公共请求消息头 名称 描述 是否必选 示例 Content-type 发送的实体的MIME类型。 是 application/json Content-Length 请求body长度，单位为Byte。 POST/PUT请求为可选， GET不包含 3495 X-Auth-Token
念及其相互关系。知识图谱的基本单位是“实体（Entity）-关系（Relationship）-实体（Entity）”构成的三元组。例如社交网络图谱里，我们既可以有“人”的实体，也可以包含“公司”实体。 概念 概念是指抽象的、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。
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： 步骤1：创建本体
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