检测到您已登录华为云国际站账号,为了您更好的体验,建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
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。
放大查看图谱实体。 :缩小查看图谱实体。 :适配比例查看图谱。 :查看局部图谱的实体信息。 :以不同布局方式查看图谱和实体。 :保存图谱或实体图片至本地。如果下载的界面字体太小,请滚动鼠标调整字体大小。 新建 “预览图谱”页面左上角可在当前图谱基础上,新建实体或实体间的关系,详情请见新建实体/关系。
知识图谱服务如何续费 知识图谱服务根据您选择的图片规格和购买时长计费,计费模式包括套餐包和按需计费两种模式,详情请见计费说明。 如果您购买了套餐包,在账户状态正常的情况下,套餐包到期后未续费,就会以按需计费的模式产生费用。 如果您想继续购买套餐包,请再次购买对应的套餐包,使用服务
怎样配置实体唯一标识字段 实体唯一标识字段 实体唯一标识字段指能识别每个数据的唯一字段,该字段在所有数据中具有唯一性,能唯一代表所对应的数据,类似于数据的“身份证”。 例如如下数据的唯一标识字段为“url” ,因为该字段能唯一代表该数据,因此在配置实体唯一标识字段时,“唯一标识字段”的文本框中填写“url”。
提交知识图谱服务相关工单时,如何选择问题所属的产品类型 知识图谱服务(Knowledge Graph,简称KG)为自然语言处理服务(Natural Language Processing Service ,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
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
创建问答模板 知识图谱KBQA服务支持根据用户问答查询意图自定义问答模板,用来识别用户问句的真实查询意图。 创建问答模板 登录KG服务管理控制台,默认进入“我的图谱”页面。 在“我的图谱”页面,单击已创建的图谱卡片,进入图谱详情页面。 单击知识图谱问答KBQA卡片下方的“问答配置”,默认进入“元素链接配置”页面。
创建元素链接 知识图谱问答KBQA支持在控制台通过配置元素链接,即配置图谱中概念以及概念属性、概念间的关系的同义词和权重,对用户输入的文本进行语义解析,识别出其中与图谱相关联的多种类型的元素。 创建元素链接 登录KG服务管理控制台,默认进入“我的图谱”页面。 在“我的图谱”页面,
元素链接简介 通过配置元素链接,即配置图谱中概念以及概念属性、概念间的关系的同义词和权重,对用户输入的文本进行语义解析,识别出其中与图谱相关联的多种类型的元素。元素链接包括本体链接、实体链接、属性值链接,以及其他关键词链接等。 父主题: 配置元素链接
导入/导出问答模板 知识图谱问答KBQA支持直接导入问答模板配置文件,用来识别用户问句的真实查询意图。 上传问答模板配置文件到OBS 导入问答模板配置至知识图谱前,需要将问答模板配置文件(json格式)上传至OBS中,详情请参见OBS添加桶和OBS上传文件或文件夹。 导入问答模板配置至知识图谱
导入/导出元素链接 知识图谱问答KBQA支持直接导入元素链接配置文件,对用户输入的文本进行语义解析,识别出其中与图谱相关联的多种类型的元素。 上传元素配置文件到OBS 导入元素配置至知识图谱前,需要将元素配置文件(json格式)上传至OBS中,详情请参见OBS添加桶和OBS上传文件或文件夹。
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
进行KBQA会话 功能介绍 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。
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
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
API概览 KG服务提供接口请参见表1,您可以使用知识图谱数据面管理功能。 表1 知识图谱数据面接口 API 说明 执行知识图谱查询命令 根据图谱ID执行知识图谱查询命令。 查询实体详情 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。 过滤查询实体列表
什么是字段抽取函数 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。 在通过普通抽取方式进行信息抽取时,即用交互界面配置或用格式化编辑进行信息抽取时,需要配置字段抽取函数。配置
构造请求 本节介绍REST API请求的组成,并以调用IAM服务的获取用户Token接口说明如何调用API,该API获取用户的Token,Token可以用于调用其他API时鉴权。 您还可以通过视频教程了解如何构造请求调用API 。 请求URI 请求URI由如下部分组成。 {URI-scheme}
准备训练数据 在创建抽取模型时,需要您提前准备用于训练模型的数据并上传至OBS目录,数据格式为txt文本的自然语言短句。KG服务当前支持的数据类型请参见训练数据类型介绍。 准备数据流程如下: 准备待标注的数据 定义三元组类型(schema) 标注数据 上传至OBS 准备待标注的数据