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简称NLP）的子服务，提交知识图谱服务相关工单时，单击“工单全部产品与服务分类”，选择产品类型为“自然语言处理 NLP”。详细的提交工单步骤请见提交工单。 图1 自然语言处理 NLP 父主题： 一般性问题
实体电影的知识映射关系 配置方式 表格配置模式：通过填写基础数据映射前后的相关字段，完成知识映射配置。具体步骤请见表格配置模式。 代码配置模式：通过编辑json格式代码，完成知识映射配置。具体步骤请见代码配置模式。 进行知识映射时，表格配置模式、代码配置模式可以相互切换。 知识映射配置完成后
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
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
基础数据格式为txt文本的自然语言短句。 自定义模型流程 自定义信息抽取模型的流程如表1所示。 表1 自定义信息抽取模型流程 流程 说明 操作指引 准备训练数据 提前准备用于训练模型的数据。 准备训练数据 创建模型 基于您的训练数据（即已标注数据），您可以在KG服务中创建信息抽取模型。
综上所述，在创建图谱的过程中，需要配置知识融合的融合标识符、待融合的实体、相似度函数和相似度阈值等参数，KG服务会根据所配置的参数进行知识融合。配置知识融合的详细步骤请见配置知识融合。 如何选择融合标识符 融合标识符从所创建的本体属性中选择，例如有关于人物的知识数据，可以选择融合标识符为“name”，即
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