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Integer 推荐结果个数。 entities KgRecommendRespEntities object 推荐结果详情。 表4 KgRecommendRespEntities 参数 参数类型 描述 id String 推荐的实体节点ID。 name String 推荐的实体节点名称。
查询实体、查询关联实体、进行KBQA会话、实体链接以及知识搜索、推荐功能。 API文档 API概览 执行知识图谱查询命令 查询实体详情 过滤查询实体列表 查询关联实体 进行KBQA会话 实体链接 知识搜索 知识推荐 02 使用 知识图谱提供一站式知识图谱全生命周期管理服务,用户无
适用场景 语义搜索与推荐 建立用户搜索输入的关键词与知识图谱中的实体之间的映射关系,为用户推荐满足用户需求的结构化信息内容,而不是互联网网页。 图1 知识图谱与语义搜索 智能问答系统 基于知识的问答系统建立大规模知识库,通过理解将用户的问题转化为对知识图谱的查询,提供用户所关心的问题答案。
建、自动化图谱流水线构建,以及图谱问答、搜索、推理等图谱应用能力,企业可以灵活掌控图谱配置,适合复杂多变的业务场景。 知识图谱在语义搜索与推荐、智能问答系统、大数据分析与决策等场景下均有广泛应用,具体请参见产品介绍>适用场景。 本文档介绍如何在知识图谱管理控制台快速构建知识图谱,并管理本体和知识图谱任务。
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。 知识搜索 对用户文本进行分析,对图谱中的相关知识进行搜索。 知识推荐 根据输入的实体节点,推荐相关的实体节点。
API 执行知识图谱查询命令 查询实体详情 过滤查询实体列表 查询关联实体 进行KBQA会话 实体链接 知识搜索 知识推荐
例如问答模板“XX电影评分多少”,增加追问模板“请问您说的哪部电影?”,定位具体实体实例并反馈答案。 也可设置推荐问、兜底、无法回答等话术。 例如问答模板“请推荐好看的电影”,增加追问模板“推荐电影如下:”,答案会反馈“推荐电影如下:电影1、电影2...”。 配置问答模板(代码编辑) 通过json格式代码完
弹出“修改版本”对话框。 图1 修改版本 在“修改版本”对话框中,填写“模型参数”的参数值和“描述”,如图2所示,鼠标移至可查看参数含义和推荐值。 图2 修改版本 单击“确定”,完成模型版本的修改。 父主题: 管理版本
在“版本管理”区域单击“创建新版本”。 弹出“创建新版本”对话框。 配置模型参数的参数值,输入新版本的描述内容。 可将鼠标移至参数右侧,查看各参数的含义和推荐值。 图1 创建新版本 信息填写完毕后,单击“确定”,成功创建模型的新版本。 父主题: 管理版本
的基础上,利用DGCNN网络额外使用了文本的分词词性信息,这使得它对于待抽取实体的边界识别能力很强。但复杂的模型意味着更多的标注数据需求,推荐平均每类关系三元组标注数据在400以上,所有标注文本样本数量在8000以上。 MRC-BM-v2是一个非常简单的、基于BERT模型、端到端
概念编辑框。 在概念编辑框中,按表1编辑“概念名称”、“Icon”和“属性”,单击“保存”。 图3 编辑概念 表1 编辑概念 参数 说明 推荐填写 概念名称 概念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。 本样例需要创建两个概念,分别可命名为“Film”和“Person”。
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
概念编辑框。 在概念编辑框中,按表1编辑“概念名称”、“Icon”和“属性”,单击“保存”。 图4 编辑概念 表1 编辑概念 参数 说明 推荐填写 概念名称 概念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。 本样例需要创建两个概念,分别可命名为“电影”和“人物”。
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}