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“选择数据源文件”：单击，弹出“选择数据源文件”对话框，选择数据源存放在OBS的路径： “OBS桶”：选择数据源文件存放的OBS桶。确保OBS桶与KG服务在同一区域，桶的存储类别为“标准存储”。 “存储路径”：选择数据源文件存放在OBS桶的文件路径。 “为OBS桶授权”：如果OBS桶未授权，请勾选“确认授权”。
regexp_extract_all(${导演}, '\(\[link\]@.*?:(/film.*?)\)', 1) 抽取出导演字段中，与模式 “\(\[link\]@.*?:(/film.*?)\)” 匹配的数据值，返回的类型是一个列表。例如“"导演":庄伟建([link]@庄伟建:/film
创建图谱简介 数据是知识图谱的基础，在知识图谱服务创建知识图谱时，需要从OBS导入用于构建知识图谱的基础数据。知识图谱服务支持的数据包括XLSX、CSV、JSON、多行单句文本格式，详情请见数据格式要求，其中多行单句文本格式的数据属于非结构化数据。 本章节提供一个与人物、电影有关
云容器引擎-成长地图 | 华为云 知识图谱 知识图谱服务（Knowledge Graph，简称KG）提供一站式知识图谱全生命周期管理服务，包括本体可视化构建、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。 图说KG
什么是知识映射 建立从基础数据中抽取的结构化信息与所创建的知识图谱中的实体、属性、实体间相互关系的映射关系。 父主题： 创建图谱
SX、CSV、JSON格式的数据属于结构化数据。 本章节提供一个与电影有关的结构化数据样例，帮助您快速熟悉知识图谱的创建过程。此样例通过在控制台创建本体，完成信息抽取、信息映射、信息融合、图谱质检的配置，创建一个与电影有关的知识图谱。创建完成后，您可以搜索预览相关实体的知识图谱，
SX、CSV、JSON格式的数据属于结构化数据。 本章节提供一个与电影有关的结构化数据样例，帮助您快速熟悉知识图谱的创建过程。此样例通过在控制台创建本体，完成信息抽取、信息映射、信息融合、图谱质检的配置，创建一个与电影有关的知识图谱。创建完成后，您可以搜索预览相关实体的知识图谱，
在创建知识图谱时，当您配置信息抽取后，您需要配置信息映射，设置抽取映射前后的相关字段。 基本概念 知识映射是建立从基础数据抽取出的结构化信息与知识图谱本体的映射关系，例如抽取出的有关电影结构化信息与图谱本体映射关系如图1所示。 图1 实体电影的知识映射关系 配置方式 表格配置模式：通过填写基础数据映射前后的相
处理方法：发生未知内部错误，请发工单联系运维人员查看日志解决。 KG-RE.1010 错误信息：Parse parameter error! 处理方法：训练参数与数据路径有错误，请检查训练参数是否合法，标注数据路径及格式是否合法。 KG-RE.1020 表1 错误信息及处理方法 错误信息 处理方法 Parameter
通过选择合适的算法，完成信息抽取配置。 可选择已有的预置模型模板，也可选择您自定义的模型。 非结构化抽取 在通过结构化抽取方式进行信息抽取时，交互界面配置与代码编辑配置可以相互切换。 信息抽取配置完成后，鼠标悬浮在信息抽取方框区域，显示清空图标，单击后可一键清空信息抽取配置。 父主题： 创建图谱
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。
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。
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》。
KG服务提供了简洁易用的管理控制台，包含配置数据源、图谱本体、信息抽取、知识映射、知识融合、图谱质检等功能，您可以在管理控制台完成您的知识图谱创建与管理。 使用KG服务管理控制台，需先注册华为云。如果您已注册华为云，可登录KG服务管理控制台。如果未注册，请参见注册账号。 API方式 如果
架和上传训练数据来创建模型，用于后续创建图谱过程中的信息抽取。 训练模型框架介绍 KG服务提供不同类型的关系抽取模型，以应对用户不同的条件与需求。 KG服务当前提供以下训练模型框架供您自定义模型： DGCNN是一个较为复杂的端到端关系抽取模型，它在使用BERT模型建模语言关系的基
使用公有资产库中的图谱流水线套件构建图谱 本章节提供一个与电影有关的非结构化数据样例，帮助您快速熟悉使用流水线套件构建知识图谱的过程，以及如何使用公有资产库中的图谱本体组件、模型组件。创建完成后，您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。
知识融合过程请见图2，融合过程说明请见表1。 图2 知识融合 表1 知识融合说明 融合过程 过程说明 初步筛选 知识融合需要初步筛选与融合标识符相似的实体数据。 判断属性相似度 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。
知识融合过程请见图2，融合过程说明请见表1。 图2 知识融合 表1 知识融合说明 融合过程 过程说明 初步筛选 知识融合需要初步筛选与融合标识符相似的实体数据。 判断属性相似度 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。
本实践指导使用结构化数据（XLSX、CSV、JSON格式的数据）创建图谱。以与电影有关的结构化数据为例，通过在控制台创建本体、完成信息抽取、知识映射、知识融合、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。
实体是知识图谱三元组的元素之一，指某种具体的事物。例如某一具体的电影（人物或关系），可称作实体。 关系 关系是知识图谱三元组的元素之一，指实体与实体之间的语义关系，比如张三是李四的同事，实体“张三”与实体“李四”的关系是同事关系。 图1 本体 数据源配置 数据是知识图谱的基础。创建知识图谱之前，必须收集基础数据用来构建知识图谱。
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