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识图谱的基础数据。知识图谱服务支持的数据包括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
持，应用于各个行业，例如股票投研情报分析，通过抽取公司的股东、子公司、供应商、客户、合作伙伴、竞争对手等信息构建公司的知识图谱，进而做更深层次的分析和更好的投资决策。
据。知识图谱服务支持的数据包括XLSX、CSV、JSON、多行单句文本格式，详情请见数据格式要求，其中XLSX、CSV、JSON格式的数据属于结构化数据。 本章节提供一个与电影有关的结构化数据样例，帮助您快速熟悉知识图谱的创建过程。此样例通过在控制台创建本体，完成信息抽取、信息映
据。知识图谱服务支持的数据包括XLSX、CSV、JSON、多行单句文本格式，详情请见数据格式要求，其中XLSX、CSV、JSON格式的数据属于结构化数据。 本章节提供一个与电影有关的结构化数据样例，帮助您快速熟悉知识图谱的创建过程。此样例通过在控制台创建本体，完成信息抽取、信息映
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
什么是知识图谱服务 知识图谱服务（Knowledge Graph，简称KG）提供一站式知识图谱全生命周期管理服务，包括本体可视化构建、自动化图谱流水线构建，以及图谱问答、搜索、推理等图谱应用能力，企业可以灵活掌控图谱配置，适合复杂多变的业务场景。 功能介绍 针对云服务没有构建知识
由于当前KG服务部署在“华北-北京四”，您在创建OBS桶时，需保证您的OBS桶与KG服务在同一区域，桶的存储类别为“标准存储”。 实体类型字段 数据中标识该实体属于何种类型的字段。 当数据源的数据格式为“JSON”时，需要填写该字段。 单击“下一步”。 查看自动生成的本体结构，您也可以对本体进行修改。
票房是10亿的电影 xx实体 的 xx关系（正向一跳关系） 月光宝盒的导演 xx实体 的 xx关系（正向一跳关系）+ 概念限制 月光宝盒的导演是哪个人物 xx实体 和 xx实体 的关系 月光宝盒和沈振的关系 xx实体 的 xx关系 的 xx属性（正向一跳关系的属性） 月光宝盒的导演的出生日期
由于当前KG服务部署在“华北-北京四”，您在创建OBS桶时，需保证您的OBS桶与KG服务在同一区域，桶的存储类别为“标准存储”。 实体类型字段 数据中标识该实体属于何种类型的字段。 当数据源的数据格式为“JSON”时，需要填写该字段。 单击“下一步”。 自动生成本体结构，您也可以进行修改。 单击“下一步”。
由于当前KG服务部署在“华北-北京四”，您在创建OBS桶时，需保证您的OBS桶与KG服务在同一区域，桶的存储类别为“标准存储”。 实体类型字段 数据中标识该实体属于何种类型的字段。 当数据源的数据格式为“JSON”时，需要填写该字段。 单击“下一步”。 自动生成本体结构，您也可以进行修改。 单击“下一步”。
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。
配置图谱本体 在创建知识图谱时，首先您需要把已创建的本体导入至待创建的图谱中，用于组织待创建图谱的信息结构。 前提条件 已创建本体，具体创建方式见创建本体。 已创建图谱并选择图谱规格，请参见购买知识图谱。 已配置数据源，请参见配置数据源。 操作步骤 在普通配置构建图谱页面，单击“图谱本体”。
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
入门实践 当购买知识图谱并选择图谱规格之后，可以根据自身的业务需求使用KG提供的一系列常用实践。 表1 常用最佳实践 实践 描述 结构化数据创建图谱 本实践指导使用结构化数据（XLSX、CSV、JSON格式的数据）创建图谱。以与电影有关的结构化数据为例，通过在控制台创建本体、完成
什么是知识图谱服务 知识图谱服务（Knowledge Graph，简称KG）提供一站式知识图谱全生命周期管理服务，包括本体可视化构建、自动化图谱流水线构建，以及图谱问答、搜索、推理等图谱应用能力，企业可以灵活掌控图谱配置，适合复杂多变的业务场景。 功能介绍 针对云服务没有构建知识
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：
两种相似度函数，一种是“EditSim”（编辑距离），一种是“JaccardSim”（Jaccard距离）。 说明： “EditSim”（编辑距离）仅适用于“String”类型的实体属性，“JaccardSim”（Jaccard距离）仅适用于“Set<String>”类型的实体属性。
创建信息抽取模型 如果您在创建知识图谱时，选择使用自定义模型进行信息抽取，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
创建模型 在创建知识图谱之前，您可以在KG服务上通过选择模型框架和上传训练数据来创建模型，用于后续创建图谱过程中的信息抽取。 训练模型框架介绍 KG服务提供不同类型的关系抽取模型，以应对用户不同的条件与需求。 KG服务当前提供以下训练模型框架供您自定义模型： DGCNN是一个较为
基础知识 知识图谱 知识图谱是结构化的语义知识库，用于迅速描述物理世界中的概念及其相互关系。知识图谱的基本单位是“实体（Entity）-关系（Relationship）-实体（Entity）”构成的三元组。例如社交网络图谱里，我们既可以有“人”的实体，也可以包含“公司”实体。 概念
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