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"roles":"role1,role2" ["role1", "role2"] concat（字段1,字段2, ...） 将字段1、字段2...依次拼接成一个长字符串。此处字段值也可以是一个字符串常量。 concat(${name}, '--', ${id}) "name": "mike", "id":
"roles":"role1,role2" ["role1", "role2"] concat(字段1,字段2, ...) 将字段1、字段2...依次拼接成一个长字符串。此处字段值也可以是一个字符串常量。 concat(${name}, '--', ${id}) "name": "mike", "id":
'\(\[link\]@.*?:(/film.*?)\)', '') 将“国籍”字段中符合正则模式的“\(\[link\]@.*?:(/film.*?)\)”替换成空字符串，即删除符合这个pattern的字符串。例如从字段“中国([link]@中国:/film.kg.huawei
准备图谱数据 数据是知识图谱的基础。在创建知识图谱时，需要提前将创建图谱的数据上传至OBS。 数据格式要求 XLSX文件 该类型为结构化数据输入格式。使用XLSX文件，即表格文件作为数据源时，文件必须为.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
'\(\[link\]@.*?:(/film.*?)\)', '') 将“国籍”字段中符合正则模式的“\(\[link\]@.*?:(/film.*?)\)”替换成空字符串，即删除符合这个pattern的字符串。例如从字段“中国([link]@中国:/film.kg.huawei
MRC-BM-v2是一个非常简单的、基于BERT模型、端到端的关系抽取模型，它对于标注数据量的要求非常低，平均每个关系仅需要200组左右标注数据即可训练出一个较好（实测F1值在0.7左右）的模型，平均每个关系标注数据在2000左右模型训练效果达到一个峰值（实测F1值在0.8左
公共响应参数 表1 公共响应消息头 名称 描述 Content-Length 响应消息体的字节长度，单位为Byte。 Date 系统响应的时间。 Content-type 发送的实体的MIME类型。 父主题： 数据结构
property_name 否 String 属性名称。 property_value 否 Array of strings 属性值，目前只支持设置一个属性值。 响应参数 状态码： 200 表4 响应Body参数 参数 参数类型 描述 count Integer 当前返回的实体结果个数。 results
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
'\(\[link\]@.*?:(/film.*?)\)', '') 将“国籍”字段中符合正则模式的“\(\[link\]@.*?:(/film.*?)\)”替换成空字符串，即删除符合这个pattern的字符串。例如从字段“中国([link]@中国:/film.kg.huawei
'\(\[link\]@.*?:(/film.*?)\)', '') 将“国籍”字段中符合正则模式的“\(\[link\]@.*?:(/film.*?)\)”替换成空字符串，即删除符合这个pattern的字符串。例如从字段“中国([link]@中国:/film.kg.huawei
实体各个属性值，格式为字典数据结构，键为该实体属性名，值为字符串列表，为该实体属性值。 表5 AdjacentDetail 参数 参数类型 描述 adjacent_entity_id String 与中心实体具有一跳关系的实体ID。 说明： N跳关系说明：如果从一个实体A出发，经过N条关系（不论方向）
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
合，设置知识融合判断属性及相似度函数参数，完成新知识图谱的创建。 实体需要融合，因为有时候数据中会有多个实体对应现实世界中同一个事物，需要将这些实体合成一个。 父主题： 创建图谱
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。 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。
什么是知识融合 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 知识融合过程请见图2，融合过程说明请见表1。
息抽取，您需要在创建知识图谱之前，创建信息抽取模型。 本章节提供一个与人物、电影有关的非结构化数据构建信息抽取模型流程，帮助您快速熟悉知识图谱自定义信息抽取模型创建过程，通过在控制台进行数据标注、模型训练，构建一个人物、电影有关的信息抽取模型。本样例以在ModelArts控制台上
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 知识融合过程请见图2，融合过程说明请见表1。
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。 图1 知识融合示例 配置知识融合
实体类型。 properties Map<String,Array<String>> 实体各个属性值，格式为字典数据结构，键为该实体属性名，值为字符串列表，为该实体属性值。 表8 pathItem 参数 参数类型 描述 id String 关系ID，格式为“source（头实体ID）-t
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