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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。 运行记录和查询结果
在“我的图谱”页面，单击待查看的图谱卡片，进入图谱详情页面，可查看如下信息。 在线版本图谱 图谱应用 版本统计 图1 图谱详情 在线版本图谱 可查看当前在线图谱的基本信息，包括“运行状态”、“图谱ID”、“实体个数”、“关系个数”等。 图2 在线版本图谱 图谱应用 针对已创建的知识图谱提供如下服务。 “知识图谱预览查询”
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”。
知识融合的信息。 操作步骤 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”页面单击图谱卡片，进入图谱详情页。 默认进入“在线版本图谱”页签，等待图谱运行完成，单击“操作”列的“验证”，进入“随机验证”页面。 仅创建图谱版本时，进行知识融合的图谱版本可进行验证操作。
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
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
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。
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。
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，
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
约束与限制 您能创建的知识图谱服务器的数量与配额有关系，具体请参见服务配额。 更详细的限制请参见具体API的说明。 父主题： 使用前必读
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：
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
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}
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
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