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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”。 导出文件名 填写导出本体的文件名。 OBS桶 选择存
创建本体 控制台创建本体 OBS导入本体 父主题： 管理本体
预览本体：创建本体后，预览描述本体信息的结构图。 编辑本体：创建本体后，编辑本体信息，更新本体。 导出本体：把创建的本体导出至OBS文件夹中。 删除本体：删除已创建的本体，以适应业务变化。 创建本体方式 方式一：控制台创建本体 方式二：OBS导入本体 父主题： 管理本体
管理图谱版本 图谱版本管理简介 发布图谱版本 查看/修改本体 查看流水线 查看质检报告 删除图谱版本 导出图谱
配置元素链接 元素链接简介 创建元素链接 导入/导出元素链接 测试元素链接 发布元素链接 查看元素链接配置 编辑元素链接配置 删除/批量删除元素链接 父主题： 知识图谱问答KBQA服务
未找到本体。 检查本体ID。 400 KGP.1002 本体被占用。 本体被占用。 释放本体。 400 KGP.1003 导入本体格式错误。 导入本体格式错误。 检查导入文件格式。 400 KGP.2001 未找到图谱。 未找到图谱。 检查图谱ID。 400 KGP.2002 无法删除图谱。
弹出数据源配置对话框，单击右侧按钮可以放大对话框。 图10 配置数据源 在“数据源配置”对话框，填写相关信息。 “选择数据格式”：此样例选择“短文本”。 “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OB
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。 准备数据流程如下： 准备待标注的数据 定义三元组类型（schema） 标注数据 上传至OBS 准备待标注的数据
创建本体 ontology createOntology 删除本体 ontology deleteOntology 导出本体 ontology exportOntology 导入本体 ontology importOntology 更新本体 ontology updateOntology
G... X-Language 请求语言类型。 否，默认为zh-cn en-us 其它header属性，请遵照https协议。 父主题： 数据结构
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。每个工作簿
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
如何上传基础数据至OBS 使用KG创建知识图谱时，首先需要将基础数据上传至华为云对象存储服务（OBS）桶中。您可以登录OBS管理控制台创建OBS桶，并在您创建的OBS桶中创建文件夹，创建OBS桶和文件夹的操作指导请参见创建桶和新建文件夹。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。
标注结果导出至OBS。在发布数据集时，“版本格式”选择“Default”。 ModelArts发布的标注数据集是“.manifest”格式的文件，其中包含多行，每行是一个JSON格式的标注样例。 前提条件 准备训练数据并上传至OBS目录，详细步骤请参见准备训练数据，数据类型和要求请见训练数据类型介绍。
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。 增量更新图谱 针对已经创建的知识图谱，您可以增量更新图
什么是知识融合 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。 图1 知识融合示例 知识融合过程请见图2，融合过程说明请见表1。
配置信息抽取，输入实体类型、抽取函数及抽取前后的数据字段，才能进行配置信息映射、配置知识融合等操作。 基本概念 信息抽取是从基础数据中抽取待创建图谱的实体、属性信息以及实体间的相互关系。目的是从原始数据（包括结构化数据或非结构化数据）中抽取结构化的信息。 配置方式 信息抽取分为结
配置知识融合时，如何选择融合标识符和配置属性 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。 图1 知识融合示例 知识融合过程请见图2，融合过程说明请见表1。
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。 图1 知识融合示例 配置知识融合后，知识图谱服务会对数据按配置规则进行
什么是信息抽取 信息抽取是从基础数据中抽取待创建图谱的实体、属性信息以及实体间的相互关系。目的是从原始数据（包括结构化数据或非结构化数据）中抽取结构化的信息。 配置方式 信息抽取分为结构化抽取和非结构化抽取，其适用范围和抽取方式如表1所示。 表1 配置方式说明 配置方式 适用范围
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