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问题原因 创建图谱后，需要发布图谱版本，才能查询图谱中的实体数据。 发布图谱版本 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，进入图谱详情页面。 默认在“图谱版本”页签，选择图谱版本，单击操作列的“更多 > 发布”。 弹出“发布版本”对话框。 图1
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》。
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
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
实体的知识图谱。 选择“模糊匹配”，输入实体名称部分字段，按回车进入图谱预览页面，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
如何查看已购买的知识图谱套餐包 购买知识图谱套餐包后，进入“费用中心”页面，在左侧导航栏选择“资源包”，可查看已购买的知识图谱套餐包。 父主题： 计费问题
训练数据量 训练一个基本可用的模型，标注数据量总数需要大于模型版本配置中的“batch_size”，且需大于20*三元组类型数量。 训练一个效果较好的模型，建议提供2万条以上的短句数据作为训练数据。 三元组类型 本样例构建的模型适用于人物、电影领域的信息抽取，限定抽取的三元组类型如表1所示。
["dataset", "brat", "modelarts"]! 平台支持三种类型的标注数据（dataset, brat, modelarts），请将文件格式转化为平台所规定的文件格式，并选择对应的标注数据类型。 Parameter {A} cannot be null! 参数A
配置完流水线的图谱，如何修改数据 已通过流水线配置完成构建的知识图谱，如果想要修改数据，可通过全量更新或增量更新图谱的方式，更新图谱。 全量更新图谱 针对已经创建的知识图谱，您可以全量更新图谱，即使用新的数据源更新知识图谱。 增量更新图谱 针对已经创建的知识图谱，您可以增量更新图
知识图谱的计费规格，一万条边、百万边、千万边具体指什么 知识图谱的数据存储在图数据库，图数据库基本数据类型包含点和边。 点代表实体。如交通网络中的车辆、通信网络中的站点、电商交易网络中的用户和商品、互联网中的网页等。 边代表关系。如社交网络中的好友关系、电商交易网络中用户评分和购
为何知识图谱无法运行，提示“错误的信息抽取函数” 问题描述 知识图谱无法运行，提示“错误的信息抽取函数”。 可能原因 流水线信息抽取配置有误。 解决方案 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。
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。创建知识图谱
提交知识图谱服务相关工单时，如何选择问题所属的产品类型 知识图谱服务（Knowledge Graph，简称KG）为自然语言处理服务（Natural Language Processing Service ，简称NLP）的子服务，提交知识图谱服务相关工单时，单击“工单全部产品与服务分类”，选择产品类型为“自然语言处理
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。例如本体如图1所示
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
如果在创建图谱时配置了知识融合，存在被融合的实体，就需要进行融合验证，即验证当前知识融合的配置产生的结果是否符合预期。 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。
抽取，输入实体类型、抽取函数及抽取前后的数据字段，才能进行配置信息映射、配置知识融合等操作。 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。 配置方式 信息抽取分为结构化抽取
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。 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。
升级图谱规格 如果当前使用的图谱规格无法满足您的需求，支持进行规格升级。规格升级前，您需要先通过官网产品页服务咨询联系我们进行权限申请。 当前仅支持体验版或标准版的图谱进行规格升级，且图谱状态是可用或试用到期冻结状态。
在创建抽取模型时，需要您提前准备用于训练模型的数据并上传至OBS目录，数据格式为txt文本的自然语言短句。KG服务当前支持的数据类型请参见训练数据类型介绍。 准备数据流程如下： 准备待标注的数据 定义三元组类型（schema） 标注数据 上传至OBS 准备待标注的数据 准备待标注的训练数据，并保存至本地
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