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出生日期 ${出生日期} url ${url} Film identifier ${url} 中文名 ${中文名} 票房 ${票房} 上映时间 ${上映时间} 导演 regexp_extract_all(${导演}, '\(\[link\]@.*?:(/film.*?)\)', 1) 主演
说明 保存当前界面的概念节点和关系曲线。 清空界面，即清空当前界面的概念节点和关系曲线。 导出当前界面的概念节点和关系曲线至OBS。导出前需要提前创建好OBS桶，详情请见OBS添加桶。 单击图标，在导出本体的对话框中填写“导出文件名”，选择“OBS桶”和“存储路径”，然后单击“确定”。
基础知识 知识图谱 知识图谱是结构化的语义知识库，用于迅速描述物理世界中的概念及其相互关系。知识图谱的基本单位是“实体（Entity）-关系（Relationship）-实体（Entity）”构成的三元组。例如社交网络图谱里，我们既可以有“人”的实体，也可以包含“公司”实体。 概念
"name" }, { "label": "电影", "source_keys": [ "上映时间" ], "target_key": "haha" }, { "label": "人物"
人物 人物 出生地 地点 影视作品 出品公司 企业 人物 妻子 人物 人物 母亲 人物 人物 国籍 国家 影视作品 上映时间 Date 按上文要求准备待标注的训练数据和模型数据，并保存至本地，训练数据命名为“annotation.txt”，模型数据命名为“corpus.txt”。 登
"-8886811463068384992", "label" : "电影", "properties" : { "上映时间" : [ "1982年4月22日" ], "name" : [ "一条牧羊犬" ], "票房" : [ "34.72亿"
GremlinQueryRespData 参数 参数类型 描述 edges Array of edges objects 关系查询结果。 runtime Double 命令执行时间，单位为秒。 vertices Array of vertices objects 实体查询结果。 results Array of objects
"4861731593422907967", "label" : "电影", "properties" : { "上映时间" : "1965年1月4日", "票房" : "5.40亿" } } ] } 状态码： 400 Bad Request
初步筛选与融合标识符相似的数据后，需要配置相似属性和相似度函数，并判断数据之间的属性相似度。 融合知识 对属性相似度均达到阈值条件的数据进行融合。 综上所述，在创建图谱的过程中，需要配置知识融合的融合标识符、待融合的实体、相似度函数和相似度阈值等参数，KG服务会根据所配置的参数进行
到，可以单击图标刷新后再选。 “添加标签集”：按表1添加实体标签和关系标签，实体标签需要添加表1中的“subject_type”和“object_type”，关系标签需要添加表1中的“predicate”，如图5和图6所示。 “启用团队标注”：打开开关会启动团队标注，团队成员可以进行该数据集的标注任务，可不操作。
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