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型、端到端的关系抽取模型，它对于标注数据量的要求非常低，平均每个关系仅需要200组左右标注数据即可训练出一个较好（实测F1值在0.7左右）的模型，平均每个关系标注数据在2000左右模型训练效果达到一个峰值（实测F1值在0.8左右），数据量越多，质量越好，效果会越好。 MRC-BM
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。 上传至OBS 将用于训练模型的数据上传至OBS目录：
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。
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。
、图谱质检的配置，运行对应流水线任务，创建一个与电影有关的知识图谱。创建完成后，可以搜索预览相关实体的知识图谱，也可以在创建的图谱基础上全量更新或增量更新图谱。 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
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
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