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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。 开始使用样例前
融合验证 如果在创建图谱时配置了知识融合，存在被融合的实体，就需要进行融合验证，即验证当前知识融合的配置产生的结果是否符合预期。 背景介绍 知识融合是指融合来自多个数据来源的关于同一个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
如何全量更新图谱 针对已经创建的知识图谱，您可以全量更新图谱，即使用新的数据源更新知识图谱。 当图谱版本数量达到上限时，无法全量更新图谱。 前提条件 在全量更新知识图谱之前，如果您选择通过流水线配置构建新图谱，您需要提前创建用于组织新图谱信息结构的本体，方式如下： 方式一：控制台创建本体
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，构建一个人物
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。每个工作簿中
什么是知识融合 知识融合是指融合来自多个数据来源的关于同一个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
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
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
模型训练的常见报错提示及处理方法 KG-RE.1000 错误信息：Inner server error! 处理方法：发生未知内部错误，请发工单联系运维人员查看日志解决。 KG-RE.1010 错误信息：Parse parameter error! 处理方法：训练参数与数据路径有错误
获取项目ID 从控制台获取项目ID 在调用接口的时候，部分URI中需要填入项目编号，所以需要先在管理控制台上获取到项目编号。 项目编号获取步骤如下： 注册并登录管理控制台。 单击用户名，在下拉列表中选择“我的凭证”。 在“我的凭证”页面的项目列表中查看项目ID。 图1 查看项目ID
实体链接 功能介绍 对用户文本进行分析，识别出其中的实体，并返回图谱中关联节点的信息。 URI POST /v1/{project_id}/kg/kg-instances/{kg_id}/apps/entity-linking 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 kg_id
配置知识融合时，如何选择融合标识符和配置属性 知识融合 知识融合是指融合来自多个数据来源的关于同一个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
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
知识搜索 功能介绍 对用户文本进行分析，对图谱中的相关知识进行搜索。 URI POST /v1/{project_id}/kg/kg-instances/{kg_id}/apps/query 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 kg_id 是 String 知识图谱ID
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
配置数据源 数据是知识图谱的基础。在创建知识图谱时，基于已存储在OBS中的基础数据，您可以从OBS导入用于构建知识图谱的基础数据。 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。 提前准备好创建图谱的数据并上传至OBS，详情请参见准备图谱数据。 进入图谱创建页面 在“我的图谱
知识推荐 功能介绍 根据输入的实体信息或文本，推荐相关的实体。 URI POST /v1/{project_id}/kg/kg-instances/{kg_id}/apps/recommendation 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 kg_id 是 String
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
执行知识图谱查询命令 功能介绍 指定知识图谱实例ID，在ID对应的知识图谱后端执行gremlin查询命令。gremlin命令仅限于读取操作，禁止执行修改操作。 URI POST /v1/{project_id}/kg/kg-instances/{kg_id}/gremlin-query
配置知识融合 在创建知识图谱时，您需要配置知识融合，设置知识融合判断属性及相似度函数参数，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，完成新知识图谱的创建。 知识融合 知识融合是指融合来自多个数据来源的关于同一个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
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