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ionExtraction”两种预置模型。 “用户自定义模型”：您需提前在控制台自定义模型，详情请参见自定义信息抽取模型。 可在下方查看从文本信息中抽取的知识类型，知识类型包括主语“Subject_type”、谓语“Predicate”、宾语“Object_type”，即可查看到可抽取的主语、谓语、宾语组合。
式配置，通过编辑json配置信息，完成信息抽取配置。 所支持的信息抽取函数请见信息抽取函数。 代码编辑 非结构化抽取 基础数据格式为txt文本的自然语言短句 通过选择合适的算法，完成信息抽取配置。 可选择已有的预置模型模板，也可选择您自定义的模型。 非结构化抽取 在通过结构化抽取
编辑当前概念的属性。所有概念都默认有一个属性为“name”，且默认属性类型为“single_string”。 添加属性 单击“添加属性”可添加属性文本框，在文本框中填写属性的“名称”，选择“单值/多值”、“类型”、“操作”。 “名称”：属性名称只能由大小写字母、数字、中文、下划线组成，长度为1-63位。
编辑当前概念的属性。所有概念都默认有一个属性为“name”，且默认属性类型为“single_string”。 添加属性 单击“添加属性”可添加属性文本框，在文本框中填写属性的“名称”，选择“单值/多值”、“类型”、“操作”。 “名称”：属性名称只能由大小写字母、数字、中文、下划线组成，长度为1-63位。
"出生日期": "1987年6月22日", "url": "/film.kg.huawei.com/戴奇"} JSON数据样例请单击下载。 多行单句文本文件 该类型为非结构化输入格式。文件中，每一行为一个自然语言短句。文件编码格式需为UTF-8，文件名需以.txt结尾，如“input.txt”。
编辑当前概念的属性。所有概念都默认有一个属性为“name”，且默认属性类型为“single_string”。 添加属性 单击“添加属性”可添加属性文本框，在文本框中填写属性的“名称”，选择“单值/多值”、“类型”、“操作”。 “名称”：属性名称只能由大小写字母、数字、中文、下划线组成，长度为1-63位。
在创建信息抽取模型之前，您需要自行准备基础数据并上传至OBS桶及文件夹中。 由于数据安全原因，本样例不提供具体的样例数据，仅提供样例数据要求，要求如下： 数据格式 数据格式为短文本txt格式，文件内容示例如下： 张三的生日是1990年1月1日，身高175cm，出生于北京。 李四，著名导演，毕业于电影学院，代表作有《电影1》、《电影2》。
result GremlinQueryRespData object 查询语句对应的查询结果。 answer String 查询语句对应的答案文本。 表5 GremlinQueryRespData 参数 参数类型 描述 edges Array of edges objects 关系查询结果。
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。
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