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选择训练数据存储在OBS桶中的文件夹。 描述 模型的描述。 单击“确定”，完成模型创建。 跳至“模型管理”页面，新创建的模型显示在模型列表中。 查看模型 查看模型列表 完成模型创建后，登录KG服务管理控制台，您可以在左侧菜单栏中选择“我的图谱资产库 > 我的模型”，查看模型列表，包括模型的“状态”、
信息抽取模型简介 KG服务提供自定义信息抽取模型功能，如果您希望在信息抽取时使用自定义的信息抽取模型，您可以在KG模型管理页面创建抽取模型、创建并发布模型版本，用于创建知识图谱过程中的信息抽取。 在KG服务管理控制台上自定义信息抽取模型是一种基于schema约束的中文信息抽取模型，即
manifest文件的存储路径，如图10红框所示。 图10 存储路径 步骤5：创建模型 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。 在模型列表左上方，单击“创建模型”。 弹出“创建模型”对话框。 图11 创建模型 在“创建模型”对话框中填
low! 处理方法：合法的标注数据数量太少，模型无法训练，请标注更多数据。 错误信息：Train model error, check the parameters please! 处理方法：多种可能原因导致此错误，可能的原因如下： 1. 参数设置失衡导致模型训练失败，请减小max_len或者减小batch_size。
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
创建抽取模型后，您需要创建模型的版本，才能进行后续的发布操作，使模型在创建知识图谱时用于信息抽取。 每个模型最多可创建5个模型版本。 前提条件 在KG服务管理控制台创建抽取模型，详情请见创建模型。 操作步骤 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。
发布版本 创建模型版本后，您需要通过发布操作，发布模型版本后，才能使对应的版本模型在创建知识图谱时用于信息抽取。 前提条件 已创建模型，并针对已创建的模型创建版本。 操作步骤 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。
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。 在模型列表中，单击模型名称，进入模型详情页。
们将这些三元组类型组成的集合称为模型的schema。 标注数据 为了训练自定义的信息抽取模型，需要在训练数据中标注三元组类型。 您可以选择使用BRAT、MODELARTS或其他标注手段进行标注。 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。
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。
使用自定义抽取模型创建图谱 本章节以有关于人物和电影的非结构化数据为例，提供一个使用自定义的信息抽取模型创建知识图谱的流程，帮助您快速熟悉使用非结构化数据和自定义信息抽取模型创建图谱的过程。 首先，请仔细阅读准备工作罗列的要求，提前完成准备工作。然后在控制台上创建信息抽取模型和知识图谱，步骤如下：
管理版本 创建新版本 发布版本 修改版本 删除版本 父主题： 自定义信息抽取模型
取”。 根据自身业务需要，您可以选择“公有库模型”、“预置模型”或者“用户自定义模型”，三者仅需选择一项。 “公有库模型”：当前提供“SimpleBertModel”和“RelationExtraction”两种公有库模型。 “预置模型”：当前提供“RESBM”和“RelationExtraction”两种预置模型。
定义信息抽取模型并使用自定义抽取模型创建知识图谱的流程，帮助您快速熟悉知识图谱自定义信息抽取模型创建过程和使用非结构化数据创建图谱的过程。步骤如下： 创建信息抽取模型：以在ModelArts控制台上标注数据为例，介绍信息抽取模型的构建流程。 使用自定义抽取模型创建图谱：介绍通过自定义的信息抽取模型创建知识图谱的流程。
知识图谱提供一站式知识图谱全生命周期管理服务，用户无需关注底层实现细节，通过专门设计的知识图谱构建流水线，可以可视化构建本体、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
支持云审计的关键操作 操作场景 平台提供了云审计服务。通过云审计服务，您可以记录与知识图谱服务相关的操作事件，便于日后的查询、审计和回溯。 前提条件 已开通云审计服务。 支持审计的关键操作列表 表1 云审计服务支持的知识图谱服务操作列表 操作列表 资源类型 事件名称 创建图谱 knowledgeGraph
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模型，建议提供2万条以上的短句数据作为训练数据。
我的图谱用户资源提示已冻结怎么办？ 问题描述 “知识图谱控制台>我的图谱”页面，图谱的运行状态为“已冻结”。 解决方案 图谱规格为体验版图谱 由于当前知识图谱服务仅支持在控制台创建一次体验版图谱，即创建一次体验版图谱后，无法第二次创建体验版图谱。需要确认体验版图谱是否到期冻结。
属性融合依据的是哪一步的数据来配置的 属性融合依据的是您图谱里现有的实体和您创建图谱或更新图谱时新加入的实体，如果是首次创建图谱，那就没有现有实体。 在创建知识图谱时，当您配置知识映射后，您需要配置知识融合，设置知识融合判断属性及相似度函数参数，完成新知识图谱的创建。 实体需要融
非结构化数据创建图谱 创建图谱简介 创建信息抽取模型 使用自定义抽取模型创建图谱
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