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识也可以建模为三个元素构成的组合格式，如“中国的首都是北京”这句话中，就有“中国-首都-北京”这样的三元组。 为了将三元组分类，我们定义三元组的类型由主语类型（subject type）、谓语（predicate）类型、宾语类型（object type），如上述三元组“中国-首都
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
例如图1可称作一个本体。 实体 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
建知识图谱过程中的信息抽取。 在KG服务管理控制台上自定义信息抽取模型是一种基于schema约束的中文信息抽取模型，即从自然语言文本中抽取三元组的模型，因此仅适用于抽取基础数据格式为txt文本的自然语言短句。 自定义模型流程 自定义信息抽取模型的流程如表1所示。 表1 自定义信息抽取模型流程
适用场景 语义搜索与推荐 建立用户搜索输入的关键词与知识图谱中的实体之间的映射关系，为用户推荐满足用户需求的结构化信息内容，而不是互联网网页。 图1 知识图谱与语义搜索 智能问答系统 基于知识的问答系统建立大规模知识库，通过理解将用户的问题转化为对知识图谱的查询，提供用户所关心的问题答案。
json一行一句json字符串，表示一条标注数据。其中“text”是文本，“spo_list”是spo三元组的list，每个spo三元组包含7个元素，“predicate”为三元组谓词，“object_type”为宾语类型，“subject_type”为主语类型，“object_
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。 表1 三元组类型 subject_type predicate
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。 表1 三元组类型 subject_type predicate
使用KG服务管理控制台，需先注册华为云。如果您已注册华为云，可登录KG服务管理控制台。如果未注册，请参见注册账号。 API方式 如果您需要将KG服务集成到第三方系统，用于二次开发，请使用API方式访问KG服务，具体操作和API详细描述，请参见知识图谱API参考。
在“信息抽取”对话框中，“抽取方式”默认为“非结构化抽取”。 根据自身业务需要，您可以选择“公有库模型”、“预置模型”或者“用户自定义模型”，三者仅需选择一项。 “公有库模型”：当前提供“SimpleBertModel”和“RelationExtraction”两种公有库模型。 “预
已自定义信息抽取模型，详情请见创建信息抽取模型。 步骤1：创建本体 在创建信息抽取模型中自定义的信息抽取模型需要从本章节待创建的图谱数据中抽取三元组信息，因此我们在创建本体时可以参考表1中的三元组类型。 图1 创建本体 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。
regexp_extract_all(${主演}, '\(\[link\]@.*?:(/film.*?)\)', 1) url ${url} 示例中字段抽取函数主要有三类，示例如下： ${职业} 直接引用“职业”字段的值，不做任何操作。 regexp_replace(${国籍}, '\(\[link\]@.*
regexp_extract_all（字段, string pattern, int index） 提取出字段值中与正则表达式pattern匹配的子串。第三个参数index为可选参数，表示获取正则表达式匹配到的第index个捕获组。注意，index=0表示返回整个匹配的子串，index=1表示返回第一个捕获组。
Parameter data_type should be in ["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
准备图谱数据 在创建知识图谱时，需要提前将创建图谱的数据上传至OBS。 创建本体 在构建知识图谱时，您需要创建图谱的本体，用于组织图谱信息结构。 步骤三：流水线配置构建图谱 流水线配置构建图谱 在“我的图谱”页面鼠标移至待创建的图谱卡片，单击“图谱构建WorkSpace”。 进入普通配置构建图谱页面。
regexp_extract_all(${主演}, '\(\[link\]@.*?:(/film.*?)\)', 1) url ${url} 示例中字段抽取函数主要有三类，示例如下： ${职业} 直接引用“职业”字段的值，不做任何操作。 regexp_replace(${国籍}, '\(\[link\]@.*
regexp_extract_all(${主演}, '\(\[link\]@.*?:(/film.*?)\)', 1) url ${url} 字段函数主要有三类，示例如下： ${职业} 直接引用“职业”字段的值，不做任何操作。 regexp_replace(${国籍}, '\(\[link\]@.*
regexp_extract_all(${主演}, '\(\[link\]@.*?:(/film.*?)\)', 1) url ${url} 字段函数主要有三类，示例如下： ${职业} 直接引用“职业”字段的值，不做任何操作。 regexp_replace(${国籍}, '\(\[link\]@.*
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