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(/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.com/中国/1122445)”抽取出信息“中国”。 regexp_extract_all(${导演}, '\(\[link\]@.*?:(/film
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
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-北京”的类型是“
"entity_type":"Person", "中文名":"元鲜", "国籍":"中国([link]@中国:/film.kg.huawei.com/中国/1122445)", "职业":"演员", "出生日期":"1988年7月21日",
(/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.com/中国/1122445)”抽取出信息“中国”。 regexp_extract_all(${导演}, '\(\[link\]@.*?:(/film
json结尾，如“input.json”。文件内容如下所示。 {"entity_type": "Person", "中文名": "康时", "国籍": "中国", "职业": "演员", "出生日期": "1985年3月3日", "url": "/film.kg.huawei.com/康时/165882308"}
(/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.com/中国/1122445)”抽取出信息“中国”。 regexp_extract_all(${导演}, '\(\[link\]@.*?:(/film
(/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.com/中国/1122445)”抽取出信息“中国”。 regexp_extract_all(${导演}, '\(\[link\]@.*?:(/film
"出生日期" : [ "1980年12月13日" ], "name" : [ "计广" ], "国籍" : [ "中国" ] } }, "results" : [ { "direction" : "IN", "adjacent_entity_id"
信息抽取模型简介 KG服务提供自定义信息抽取模型功能，如果您希望在信息抽取时使用自定义的信息抽取模型，您可以在KG模型管理页面创建抽取模型、创建并发布模型版本，用于创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
本文介绍了知识图谱 KG各特性版本的功能发布和对应的文档动态，欢迎体验。 2022年01月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 知识图谱KG 2.0版本上线 知识图谱服务上线2.0版本： 全新的产品界面风格。 上线“我的图谱资产库”，整合本体、模型管理入口。 普通配置构建流水线全新升级，界面操作更易用。
KBQA简介 知识图谱问答服务（Knowledge Base Question Answering，简称KBQA）利用机器对自然语言分析与处理能力，理解用户所提出的问题，并利用知识图谱中的结构化知识进行查询、推理，找到解决该问题的精准答案并反馈给用户，协助用户解决不同类型的问题。KBQA提供如下问答配置功能：
问答体验 知识图谱问答服务（Knowledge Base Question Answering，简称KBQA）利用机器对自然语言分析与处理能力，理解用户所提出的问题，并利用知识图谱中的结构化知识进行查询、推理，找到解决该问题的精准答案并反馈给用户，协助用户解决不同类型的问题。 问
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。
什么是信息抽取 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和非结构化抽取，其适用范围和抽取方式如表1所示。 表1 配置方式说明 配置方式 适用范围
配置信息抽取简介 在创建知识图谱时，当您选择本体后，您需要配置信息抽取，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。
购买知识图谱 在创建知识图谱之前，需要购买图谱并选择图谱规格。 图谱规格分为体验版、标准版和高级版，详情请见图谱规格。 图谱规格 体验版图谱 图谱规模为一万边，最多能支撑12000实体和12000关系，数据量超过会被裁剪。 当前KG服务仅支持在控制台创建一次体验版图谱，即创建一次
如何购买、体验知识图谱 在创建知识图谱之前，需要购买图谱并选择图谱规格。 图谱规格分为体验版、标准版和高级版，详情请见图谱规格。 图谱规格 体验版图谱 图谱规模为一万边，最多能支撑12000实体和12000关系，数据量超过会被裁剪。 当前KG服务仅支持在控制台创建一次体验版图谱，
使用公有资产库中的图谱流水线套件构建图谱 本章节提供一个与电影有关的非结构化数据样例，帮助您快速熟悉使用流水线套件构建知识图谱的过程，以及如何使用公有资产库中的图谱本体组件、模型组件。创建完成后，您可以搜索预览相关实体的知识图谱，也可以在创建的图谱基础上全量更新或增量更新图谱。
非结构化抽取 前提条件 已创建图谱并选择图谱规格，请参见购买知识图谱。 已创建并选择本体，详情请参见配置图谱本体。 已完成数据源配置，详情请参见配置数据源。 如果选择使用自己自定义模型，您需要在创建知识图谱之前，自定义用于信息抽取的模型，具体操作请见自定义信息抽取模型。 操作步骤
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