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右上角报错“OBS对象不存在”。 解决方法 报错原因一般是OBS桶或OBS对象加密，请检查OBS桶或OBS是否加密。 如果加密，请重新建一个不加密的OBS桶，即不要勾选“开启默认加密”。创建OBS桶和文件夹的操作指导请参见创建桶和新建文件夹。 上传对象时不要勾选加密，OBS上传数据的详细操作请参见上传文件。
label 否 String 希望输出的概念类型。 最小长度：0 最大长度：512 sources 否 String 实体id，可以是多个。但不能超过10个。多个用“,”间隔。 最小长度：0 最大长度：750 响应参数 状态码： 200 表3 响应Body参数 参数 参数类型 描述 total
xlsx格式，文件中每一个工作簿为一类数据，工作簿名为数据类型名。每个工作簿中，第一行为数据头，从第二行开始，每一行为一条数据。XLSX文件模板示例请单击下载。 CSV文件 该类型为结构化数据输入格式。使用CSV文件作为数据源时，首先需要把CSV文件上传至OBS的一个文件夹，构建图谱时，会读取该文件夹下所有以
OBS导入本体 通过OBS导入一个新的本体。 前提条件 将待导入的本体文件（json格式）上传至OBS中，详情请参见OBS添加桶和OBS上传文件或文件夹。 从OBS导入 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“本体管
接，以及其他关键词链接等。 配置问答模板 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。 问答体验 问答配置完成后，可在问答体验页面针对当前图谱的知识提出问题，KBQA服务会根据您的提问查询和推理当前知识图谱的知识库，并返回精准答案。 父主题： 知识图谱问答KBQA服务
抽取信息时所使用的引用字段的信息抽取函数，具体请见信息抽取函数。 确认所填写的信息后，单击“保存”，完成信息抽取。 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
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。如果下载的界面字体太小，请滚动鼠标调整字体大小。 新建 “预览图谱”页面左上角可在当前图谱基础上，新建实体或实体间的关系，详情请见新建实体/关系。 运行记录和查询结果 “预览图谱”页面下方“运行记录”页签可查看在预览图谱
”，切换至“交互界面”页签，查看信息抽取前后的相关字段。 单击“保存”，完成信息抽取。 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 以一个电影实体为例，抽取信息前后的实体信息如图2所示，代码示例如下所示： 图2 信息抽取 { "ie_type":
息与知识图谱本体的映射关系。 通过设置映射前后的相关字段，完成知识映射的信息配置。 配置知识映射 配置知识融合 - 知识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。 通过设置知识融合相关属性及相似函数参数，完成知识融合的信息配置。 配置知识融合 配置图谱质检 - 图谱质
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：
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“
支持的数据包括XLSX、CSV、JSON、多行单句文本格式，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
类型”，例如“概念”，输入“概念名”。可添加多个元素，元素类型请见表1。 图3 添加元素 表1 添加元素 元素类型 字段说明 概念 配置问答模板中所包含的概念，填写“概念名”，必须是当前知识图谱存在的概念名。可添加多个概念名，每输入一个概念名按Enter键结束。 概念属性 配置问
域填写映射到各个实体关系的“抽取项”和“尾实体类型”。 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。
验证数据：20%数据用于验证信息抽取模型性能（即F1、P、R性能指标）。 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
沈振导演的电影的主演是谁 上一个实体 的 xx属性 它的上映日期 上一个实体 的 xx关系（正向） 他主演的电影 上一个实体 的 xx关系 的 xx关系（正向二跳关系） 她导演的电影的主演 上一个实体 和 xx实体 的关系 它和月光宝盒的关系 上一个实体 的 xx关系 的 xx属性（正向一跳关系的属性）
"id":"a000111" "000111" split(字段,string pattern ) 将字段值以pattern为分隔符分割，得到一个列表。pattern可以是一个正则表达式，所有与pattern匹配的子串都作为分隔符。 split(${roles}, ', ') "roles":"role1
"id":"a000111" "000111" split(字段, string pattern) 将字段值以pattern为分隔符分割，得到一个列表。pattern可以是一个正则表达式，所有与pattern匹配的子串都作为分隔符。 split(${roles}, ', ') "roles":"role1
单击“创建”，填写如下配置信息，然后单击右下角的“保存”。 配置基本信息 配置元素链接（交互） 配置元素链接（代码编辑） 配置基本信息 选择元素，即在当前图谱中选择一个“概念名称”，并填写“配置描述”。后续元素链接配置均是对所选择的概念及其概念属性、概念间的关系进行链接配置。 图2 配置基本信息 配置元素链接（交互）
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买行为、论文中作者之间的合作关系、文章之间的索引关系等。 知识
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