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约束与限制 您能创建的知识图谱服务器的数量与配额有关系，具体请参见服务配额。 更详细的限制请参见具体API的说明。 父主题： 使用前必读
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
图标说明开关处于关闭状态，需要自定义填写信息抽取项。 在“信息抽取”对话框中填写信息抽取项： 每个表/文件中的数据需要设置一个唯一标识符identifier（可以抽取id/编号等可以唯一标识一条数据的内容）。例如，可以设置“url”为唯一标识符。 增加信息抽取项：单击“增加”，即可增加一项抽取信息类型。 删除
请求什么类型的操作。 GET：请求服务器返回指定资源。 PUT：请求服务器更新指定资源。 POST：请求服务器新增资源或执行特殊操作。 DELETE：请求服务器删除指定资源，如删除对象等。 HEAD：请求服务器资源头部。 PATCH：请求服务器更新资源的部分内容。当资源不存在的时
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。 通过设置映射前后的相关字段，完成知识映射的信息配置。 配置知识映射 配置知识融合 - 知识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。 通过设置知识融合相关属性及相似函数参数，完成知识融合的信息配置。 配置知识融合
的“元素类型”，例如“概念”，输入“概念名”。可添加多个元素，元素类型请见表1。 图3 添加元素 表1 添加元素 元素类型 字段说明 概念 配置问答模板中所包含的概念，填写“概念名”，必须是当前知识图谱存在的概念名。可添加多个概念名，每输入一个概念名按Enter键结束。 概念属性
普通配置构建：通过配置数据源、配置图谱本体、配置信息抽取、配置知识映射、知识融合、图谱质检等流水线步骤，构建新的知识图谱。 智能一键构建：只需提供新的源数据，无需创建本体等其他配置，快速构建新的知识图谱。 图谱导入：对于导出的图谱版本，通过图谱导入可以快速恢复图谱版本。 普通配置构建新图谱
在创建知识图谱之前，您可以在KG服务上通过选择模型框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
ge Graph，简称KG）资源，给企业中的员工设置不同的访问权限，以达到不同员工之间的权限隔离，您可以使用统一身份认证服务（Identity and Access Management，简称IAM）进行精细的权限管理。该服务提供用户身份认证、权限分配、访问控制等功能，可以帮助您安全的控制华为云资源的访问。
参见API签名指南。 如果之前没有生成过AK/SK，可登录华为云“我的凭证”界面，选择“管理访问密钥>新增访问密钥”来获取。 签名SDK只提供签名功能，与服务提供的SDK不同，使用时请注意。 AK/SK获取方式请参考获取AK/SK。 父主题： 如何调用API
普通配置构建：通过配置数据源、配置图谱本体、配置信息抽取、配置知识映射、知识融合、图谱质检等流水线步骤，构建新的知识图谱。 智能一键构建：只需提供新的源数据，无需创建本体等其他配置，快速构建新的知识图谱。 图谱导入：对于导出的图谱版本，通过图谱导入可以快速恢复图谱版本。 普通配置构建新图谱
”、“预置模型”或者“用户自定义模型”，三者仅需选择一项。 “公有库模型”：当前提供“SimpleBertModel”和“RelationExtraction”两种公有库模型。 “预置模型”：当前提供“RESBM”和“RelationExtraction”两种预置模型。 “用户自
配置知识融合 在创建知识图谱时，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，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，完成新知识图谱的创建。 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。
数据字段，或创建信息抽取模型来配置信息抽取。 知识映射 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2所示。 图2 实体电影的知识映射关系 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
态。 步骤1：准备数据 在创建信息抽取模型之前，您需要自行准备基础数据并上传至OBS桶及文件夹中。 由于数据安全原因，本样例不提供具体的样例数据，仅提供样例数据要求，要求如下： 数据格式 数据格式为短文本txt格式，文件内容示例如下： 张三的生日是1990年1月1日，身高175cm，出生于北京。
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。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
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