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基本概念 - 知识图谱 KG
可用区 一个可用区是一个或多个物理数据中心的集合，有独立的风火水电，AZ内逻辑上再将计算、网络、存储等资源划分成多个集群。一个Region中的多个AZ间通过高速光纤相连，以满足用户跨AZ构建高可用性系统的需求。
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配置数据源 - 知识图谱 KG
配置数据源 数据是知识图谱的基础。在创建知识图谱时，基于已存储在OBS中的基础数据，您可以从OBS导入用于构建知识图谱的基础数据。 前提条件 已创建图谱并选择图谱规格，请参见购买知识图谱。 提前准备好创建图谱的数据并上传至OBS，详情请参见准备图谱数据。
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非结构化数据创建图谱 - 知识图谱 KG
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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交互界面配置 - 知识图谱 KG
如果创建多个数据源，请完成所有数据源的信息抽取配置。配置数据源请参见配置数据源。 示例 以创建一个有关于电影的知识图谱为例，抽取信息前后的实体信息如图2所示，展示如何在创建图谱时配置信息抽取。 图2 信息抽取 按配置数据源为待创建的图谱配置数据源。
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创建图谱简介 - 知识图谱 KG
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。
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增量更新图谱 - 知识图谱 KG
只有发布图谱版本后，才能查询图谱中的实体数据。
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准备训练数据 - 知识图谱 KG
准备训练数据 在创建抽取模型时，需要您提前准备用于训练模型的数据并上传至OBS目录，数据格式为txt文本的自然语言短句。KG服务当前支持的数据类型请参见训练数据类型介绍。
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数据结构 - 知识图谱 KG
数据结构 公共响应参数 公共请求参数
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准备图谱数据 - 知识图谱 KG
准备图谱数据 数据是知识图谱的基础。在创建知识图谱时，需要提前将创建图谱的数据上传至OBS。 数据格式要求 XLSX文件 该类型为结构化数据输入格式。使用XLSX文件，即表格文件作为数据源时，文件必须为.xlsx格式，文件中每一个工作簿为一类数据，工作簿名为数据类型名。
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如何上传基础数据至OBS - 知识图谱 KG
然后再进行数据的上传，OBS上传数据的详细操作请参见上传文件。 由于当前KG部署在“华北-北京四”，您在创建OBS桶时，需保证您的OBS桶与KG在同一区域，桶的存储类别为“标准存储”。 父主题： 一般性问题
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结构化数据创建图谱 - 知识图谱 KG
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XLSX、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。
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配置信息抽取后，为什么查询不到实体数据 - 知识图谱 KG
配置信息抽取后，为什么查询不到实体数据 问题描述 配置信息抽取后，查询不到实体数据。 问题原因 创建图谱后，需要发布图谱版本，才能查询图谱中的实体数据。 发布图谱版本 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，单击图谱卡片，进入图谱详情页面。
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配置完流水线的图谱，如何修改数据 - 知识图谱 KG
配置完流水线的图谱，如何修改数据 已通过流水线配置完成构建的知识图谱，如果想要修改数据，可通过全量更新或增量更新图谱的方式，更新图谱。 全量更新图谱 针对已经创建的知识图谱，您可以全量更新图谱，即使用新的数据源更新知识图谱。
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属性融合依据的是哪一步的数据来配置的 - 知识图谱 KG
实体需要融合，因为有时候数据中会有多个实体对应现实世界中同一个事物，需要将这些实体合成一个。 父主题： 创建图谱
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公共响应参数 - 知识图谱 KG
父主题： 数据结构
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公共请求参数 - 知识图谱 KG
父主题： 数据结构
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快速创建知识图谱 - 知识图谱 KG
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XLSX、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。
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怎样配置实体唯一标识字段 - 知识图谱 KG
怎样配置实体唯一标识字段 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”。
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配置知识融合 - 知识图谱 KG
知识融合 知识融合是指融合来自多个数据来源的关于同一个实体或概念的描述信息，对来自不同数据源的知识在统一规范下进行异构数据整合、消歧。 如图1所示的两条数据，这两条数据中的“元鲜”实际上是同一个人，因此需要对这两条数据进行融合。
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融合验证 - 知识图谱 KG
背景介绍 知识融合是指融合来自多个数据来源的关于同一个实体或概念的描述信息，对来自不同数据源的知识在统一规范下进行异构数据整合、消歧。 如图1所示的两条数据，这两条数据中的“元鲜”实际上是同一个人，因此需要对这两条数据进行融合。
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