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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
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
删除版本 根据自身业务需要，您可以删除模型版本。处于“训练完成”、“训练失败”、“版本创建失败”和“停用”状态的模型版本才能进行删除操作，版本状态请参见查看模型。 操作步骤如下： 登录KG服务管理控制台，在左侧菜单栏中选择“我的图谱资产库 > 我的模型”，进入模型管理页面。 在模
视化构建本体、自动化构建知识图谱，并且随时对图谱进行全量、增量更新，保证知识的可靠、时效性。 管理本体 本体简介 创建本体 管理模型 准备训练数据 创建模型 创建版本 发布版本 创建图谱 智能一键构建图谱 普通配置构建图谱 准备图谱数据 配置数据源 配置图谱本体 配置信息抽取 配置知识映射
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是一个较为复杂的端到端
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。
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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
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：
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”
修改版本 创建抽取模型后，针对处于“训练完成”和“停用”状态的模型版本，您可以根据自身业务需要，对模型版本进行修改优化。版本状态请参见查看模型。 操作步骤如下： 登录KG服务管理控制台，在左侧菜单栏中选择“我的图谱资产库 > 我的模型”，进入模型管理页面。 在模型列表中，单击“模型名称”，进入模型详情页。
数据划分 训练数据：80%数据用于训练信息抽取模型。 验证数据：20%数据用于验证信息抽取模型性能（即F1、P、R性能指标）。 训练数据量 训练一个基本可用的模型，标注数据量总数需要大于模型版本配置中的“batch_size”，且需大于20*三元组类型数量。 训练一个效果较好的
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。 创建模型 创建新版本 创建模型后，您需要创
自定义信息抽取模型 信息抽取模型简介 准备训练数据 创建模型 管理版本
updateModelVersion 重新训练模型版本 modelVersion retrainModelVersion 发布模型版本 modelVersion releaseModelVersion 停用模型版本 modelVersion suspendModelVersion 停止训练模型版本 modelVersion
数据划分 训练数据：80%数据用于训练信息抽取模型。 验证数据：20%数据用于验证信息抽取模型性能（即F1、P、R性能指标）。 训练数据量 训练一个基本可用的模型，标注数据量总数需要大于模型版本配置中的“batch_size”，且需大于20*三元组类型数量。 训练一个效果较好的
什么是知识图谱服务 如何上传基础数据至OBS 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 创建知识图谱时，为何提示“角色权限校验失败” 模型训练的常见报错提示及处理方法 我的图谱用户资源提示已冻结怎么办？
非结构化数据创建图谱 本实践指导使用非结构化数据（多行单句文本文件）创建图谱。以与人物、电影有关的非结构化数据为例，通过在控制台进行数据标注、模型训练，构建一个人物、电影有关的信息抽取模型，在自定义抽取模型的基础上去创建图谱。 使用公有资产库中的图谱流水线套件构建图谱 本实践提供一个与电
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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