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KG与其他服务的关系 与统一身份认证服务的关系 知识图谱服务使用统一身份认证服务(Identity and Access Management,简称IAM)实现认证功能。IAM的更多信息请参见《统一身份认证服务用户指南》。 与对象存储服务的关系 知识图谱服务使用对象存储服务(Object
与其他服务的关系 知识图谱服务与周边服务的依赖关系如图1所示。 图1 知识图谱与依赖服务的关系 与统一身份认证服务的关系 知识图谱服务使用统一身份认证服务(Identity and Access Management,简称IAM)实现认证功能。IAM的更多信息请参见《统一身份认证服务用户指南》。
String 链接到的图谱节点对应的实体id。 entity_title String 链接到的图谱节点对应的实体名称。 mention String 实体名称。 offset Integer 实体文本在待分析文本中的起始位置。 请求示例 分析识别文本为 "李娜唱的青藏高原真好听"的实体 https://nlp-ext
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
于”、“大于”。 编辑元素 单击操作列的“编辑”,在对话框中选择问答模板所包含的“元素类型”,并按表1配置元素信息。 删除元素 单击操作列的“删除”,删除已添加的元素。 元素间的关联条件 创建问答模板包含的元素后,配置问答模板中包含的元素间的关联条件。 单击“添加条件”,选择“元素
BS中的元素配置文件。 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。 单击右上角的“导入”,在对话框中选择元素配置文件所在的“OBS桶”和“存储路径”,单击“确定”。
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,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。
上传问答模板配置文件到OBS后,知识图谱控制台支持导入OBS中的问答模板配置文件。 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。 单击页面上方的问答模板配置,切换至“问答模板配置”页面。
所示,包括了KG的所有系统角色。 表1 KG系统角色 角色名称 描述 NLP Administrator 知识图谱服务的管理员权限。 OBS权限 由于华为云各服务之间存在业务交互关系,KG服务的角色依赖其他服务的角色实现功能。因此给用户授予KG服务的角色时,需要同时授予依赖服务的角色,KG服务的权限才能生效。
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”。 "{
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: 配置元素链接 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
进行KBQA问答会话。 实体链接 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。
ody中auth.scope的取值需要选择project,如下所示。 获取用户Token接口请求构造如下,您可以从接口的请求部分看到所需的请求参数及参数说明。获取Token消息头只需填写“Content-Type”。将消息体加入后的请求如下所示,加粗的斜体字段需要根据实际值填写,
图谱版本管理简介 针对已创建的知识图谱,您可以对不同版本的图谱进行管理,还可以对图谱进行发布、删除等操作。 查看图谱详情 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
准确率:在被所有预测为正的样本中实际为正样本的概率。 召回率:在实际为正的样本中被预测为正样本的概率。 F1:综合考虑准确率和召回率的影响,由两者计算而来,越接近1代表模型越好。 训练数据路径 已发布版本的模型,其训练数据的OBS存储目录。 更新时间 已发布的模型版本的更新时间。 状态