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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
Content-Length 响应消息体的字节长度，单位为Byte。 Date 系统响应的时间。 Content-type 发送的实体的MIME类型。 父主题： 数据结构
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。 默认在
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
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
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”。 例如如下数据的唯一标识字段为“url” ，因为该字段能唯一代表该数据，因此在配置实体唯一标识字段时，“唯一标识字段”的文本框中填写“url”。
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
什么是字段抽取函数 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。 在通过普通抽取方式进行信息抽取时，即用交互界面配置或用格式化编辑进行信息抽取时，需要配置字段抽取函数。配置
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
知识图谱的计费规格，一万条边、百万边、千万边具体指什么 知识图谱的数据存储在图数据库，图数据库基本数据类型包含点和边。 点代表实体。如交通网络中的车辆、通信网络中的站点、电商交易网络中的用户和商品、互联网中的网页等。 边代表关系。如社交网络中的好友关系、电商交易网络中用户评分和购
API概览 KG服务提供接口请参见表1，您可以使用知识图谱数据面管理功能。 表1 知识图谱数据面接口 API 说明 执行知识图谱查询命令 根据图谱ID执行知识图谱查询命令。 查询实体详情 根据图谱ID和实体ID查询实体详情，包括实体的ID、类型、属性及属性值。 过滤查询实体列表
please! 处理方法：标注数据所在OBS路径无读取下载权限，请检查是否授权图谱服务读取标注数据所在OBS路径。 KG-RE.1050 错误信息：Annotation data is too 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
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