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系统内置模板 当用户问题对应的匹配模板的类型为系统内置模板（SYS_TEMPLATE）时，可参考系统内置模板列表。 表1 系统内置模板列表 模板 举例说明 实体名称 月光宝盒 xx实体 + 呢 月光宝盒呢 xx实体 的 xx属性 月光宝盒的上映时间 xx实体属性 + 呢 上映时间呢
模型训练的常见报错提示及处理方法 KG-RE.1000 错误信息：Inner server error! 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
如何创建知识图谱 构建图谱流程 KG服务为用户提供了两种方式构建图谱，不同的方式所需要的功能不同。基于不同的图谱构建方式，梳理了使用KG服务的主要流程。 图1 构建图谱流程 表1 构建图谱流程说明 主任务 说明 详细指导 购买知识图谱&选择图谱规格 在创建知识图谱之前，需要购买图谱并选择图谱规格。
支持增量数据，更新图谱。 支持图谱预览、图谱版本管理。 构建图谱流程 KG服务为用户提供了两种方式构建图谱，不同的方式所需要的功能不同。基于不同的图谱构建方式，梳理了使用KG服务的主要流程。 图2 构建图谱流程 表2 构建图谱流程说明 主任务 说明 详细指导 购买知识图谱&选择图谱规格
Graph，简称KG）为自然语言处理服务（Natural Language Processing Service ，简称NLP）的子服务，提交知识图谱服务相关工单时，单击“工单全部产品与服务分类”，选择产品类型为“自然语言处理 NLP”。详细的提交工单步骤请见提交工单。 图1 自然语言处理 NLP 父主题：
错误码 当您调用API时，如果遇到“APIGW”开头的错误码，请参见API网关错误码进行处理。 状态码 错误码 错误信息 描述 处理措施 400 KGP.0001 请求体格式非法。 请求体格式非法。 检查请求体格式。 400 KGP.0002 请求参数错误。 请求参数错误。 检查请求体参数。
描述 answer String 系统返回的答案。 session_id String 本次会话的ID。如果请求体中已携带有效会话ID，则与请求体中相同，否则为新会话ID。 frame Array of KBQARespFrame objects 系统查询答案时使用的查询语句执行信息。
新建实体和关系。 单击“预览图谱”进入图谱预览页面，详情请参见预览查询知识图谱。 “知识图谱问答KBQA” 基于知识图谱中的知识提供问答处理系统，详情请见知识图谱问答KBQA服务。 “实体链接” 识别句子中出现的知识图谱中的实体，并返回实体相关信息。本应用仅提供接口信息，详情请见API参考>实体链接。
配置完图谱，运行时报错“OBS对象不存在”怎么办 问题描述 普通构建图谱，所有流程均配置完，单击“生成图谱”后，右上角报错“OBS对象不存在”。 解决方法 报错原因一般是OBS桶或OBS对象加密，请检查OBS桶或OBS是否加密。 如果加密，请重新建一个不加密的OBS桶，即不要勾选
更新KBQA会话接口 知识图谱问答服务（Knowledge Base Question Answering，简称KBQA）利用机器对自然语言分析与处理能力，理解用户所提出的问题，并利用知识图谱中的结构化知识进行查询、推理，找到解决该问题的精准答案并反馈给用户，协助用户解决不同类型的问题。
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 准备待标注的训练数据，并保存至本地。数
KG服务当前为商用阶段，为保证KG服务所有功能正常工作，建议您确保当前账号未欠费。 普通配置构建图谱流程 在KG服务上构建知识图谱的基本流程可归纳为如下步骤，创建流程如图1所示。 图1 构建知识图谱 知识图谱的基本概念和创建图谱的流程概念请参见产品介绍>基本知识。 步骤一：购买知识图谱 在创建图谱之前，您需
支持图谱预览、图谱版本管理。 创建图谱流程 智能一键构建图谱 只需提供源数据，无需其他配置，即可快速构建图谱。详细操作步骤请见一键智能构建图谱。 普通配置构建图谱 通过配置数据源、配置本体、配置信息抽取、配置知识映射和、配置知识融合、配置图谱质检，构建适用于自身业务的知识图谱。构建流程请参见图2和表2。详细的操作步骤请见普通配置构建图谱。
支持图谱预览、图谱版本管理。 创建图谱流程 智能一键构建图谱 只需提供源数据，无需其他配置，即可快速构建图谱。详细操作步骤请见一键智能构建图谱。 普通配置构建图谱 通过配置数据源、配置本体、配置信息抽取、配置知识映射和、配置知识融合、配置图谱质检，构建适用于自身业务的知识图谱。构建流程请参见图2和表2。详细的操作步骤请见普通配置构建图谱。
本章节提供一个与人物、电影有关的非结构化数据构建信息抽取模型流程，帮助您快速熟悉知识图谱自定义信息抽取模型创建过程，通过在控制台进行数据标注、模型训练，构建一个人物、电影有关的信息抽取模型。本样例以在ModelArts控制台上标注数据为例，介绍信息抽取模型构建流程。 在创建模型之前，请仔细阅读准备工作
图谱的流程，帮助您快速熟悉知识图谱自定义信息抽取模型创建过程和使用非结构化数据创建图谱的过程。步骤如下： 创建信息抽取模型：以在ModelArts控制台上标注数据为例，介绍信息抽取模型的构建流程。 使用自定义抽取模型创建图谱：介绍通过自定义的信息抽取模型创建知识图谱的流程。 父主题：
使用自定义抽取模型创建图谱 本章节以有关于人物和电影的非结构化数据为例，提供一个使用自定义的信息抽取模型创建知识图谱的流程，帮助您快速熟悉使用非结构化数据和自定义信息抽取模型创建图谱的过程。 首先，请仔细阅读准备工作罗列的要求，提前完成准备工作。然后在控制台上创建信息抽取模型和知识图谱，步骤如下：
Key)加密调用请求。 Token认证 Token的有效期为24小时，需要使用一个Token鉴权时，可以先缓存起来，避免频繁调用。 Token在计算机系统中代表令牌（临时）的意思，拥有Token就代表拥有某种权限。Token认证就是在调用API的时候将Token加到请求消息头，从而通过身份认证，获得操作API的权限。
自然语言文本中抽取三元组的模型，因此仅适用于抽取基础数据格式为txt文本的自然语言短句。 自定义模型流程 自定义信息抽取模型的流程如表1所示。 表1 自定义信息抽取模型流程 流程 说明 操作指引 准备训练数据 提前准备用于训练模型的数据。 准备训练数据 创建模型 基于您的训练数据
KBQA简介 知识图谱问答服务（Knowledge Base Question Answering，简称KBQA）利用机器对自然语言分析与处理能力，理解用户所提出的问题，并利用知识图谱中的结构化知识进行查询、推理，找到解决该问题的精准答案并反馈给用户，协助用户解决不同类型的问题。KBQA提供如下问答配置功能：
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