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配置信息抽取后，为什么查询不到实体数据 问题描述 配置信息抽取后，查询不到实体数据。 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
预览查询知识图谱 预览图谱 新建实体/关系
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
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页面的查询记录，“查询结果”页签可查看在预览图谱页面查询实体的JSON格式信息。 Gremlin “预览图谱”页面下方用Gremlin语句查询实体，例如希望随机查看10个实体，则输入命令g.V().limit(10)
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
String 需要执行的gremlin查询语句，只能执行与查询功能相关的语句，不能执行修改图谱相关功能的语句。 响应参数 状态码： 200 表3 响应Body参数 参数 参数类型 描述 data GremlinQueryRespData object 查询结果。请求失败时，字段为空。 表4
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
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控制台上标注数据为例，介绍信息抽取模型构建流程。 在创建模型之前，请仔细阅读准备工
本体、信息抽取、知识映射、知识融合、图谱质检等业务，具体功能如图1和表1所示。 图1 知识图谱流水线平台功能 表1 知识图谱功能说明 功能 说明 本体管理 支持创建本体。 支持查看、编辑本体信息。 支持导出本体。 模型管理 支持自定义信息抽取模型，利用模型进行信息抽取。 支持创建、发布信息抽取模型版本。
如何访问知识图谱 知识图谱服务提供了Web化的服务管理平台，即管理控制台和基于HTTPS请求的API（Application programming interface）管理方式。 管理控制台方式 KG服务提供了简洁易用的管理控制台，包含配置数据源、图谱本体、信息抽取、知识映射、
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。 图2 知识图谱与智能问答 大数据分析与决策 知识图谱通过语义链接帮助理解大数据，获得对大数据的洞察，提供决策支持，应用于各个行业，例如股票投研情报分析，通过抽取公司的股
通过KG开放的API和调用示例，您可以使用KG查询知识图谱、查询实体详情、过滤查询实体、查询关联实体、进行KBQA会话、实体链接以及知识搜索、推荐功能。 API文档 API概览 执行知识图谱查询命令 查询实体详情 过滤查询实体列表 查询关联实体 进行KBQA会话 实体链接 知识搜索
搜索框中直接搜索实体名称。 确定信息后，单击“确定”。 后续操作 新建实体或关系后，您可以在预览图谱页面搜索查看实体或实体间的关系图，详情请见预览图谱。 父主题： 预览查询知识图谱
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
创建问答模板 知识图谱KBQA服务支持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。 创建问答模板 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，单击已创建的图谱卡片，进入图谱详情页面。 单击知识图谱问答KBQA卡片下方的“问答配置”，默认进入“元素链接配置”页面。
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。 图2 知识融合 表1 知识融合说明 融合过程
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。 图2 知识融合 表1 知识融合说明 融合过程
授权图谱平台读取所在OBS路径。 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。
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 配置知识融合后，知识图谱服务会对数据按配置规则进行知识融合。但是融合结果不一定完全正
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。 图2 知识融合 表1 知识融合说明 融合过程
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