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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
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
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。
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
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
结构化数据创建图谱 数据是知识图谱的基础，在知识图谱服务创建知识图谱时，需要从对象存储服务（Object Storage Service，简称OBS）导入用于构建知识图谱的基础数据。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
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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