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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。
修改版本 创建抽取模型后，针对处于“训练完成”和“停用”状态的模型版本，您可以根据自身业务需要，对模型版本进行修改优化。版本状态请参见查看模型。 操作步骤如下： 登录KG服务管理控制台，在左侧菜单栏中选择“我的图谱资产库 > 我的模型”，进入模型管理页面。 在模型列表中，单击“模型名称
信息抽取函数 结构化抽取适用于xlsx、csv、json格式的基础数据，选择结构化抽取方式信息抽取时，可分为交互界面配置和代码编辑。 在通过结构化抽取方式进行信息抽取时，即用交互界面配置或用代码编辑进行信息抽取时，需要配置引用字段的抽取函数。 KG服务支持的信息抽取函数如表1所示。
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“
知识图谱的构建与应用涉及数据库、自然语言处理（NLP）和语义网络等技术。 图1：知识图谱示例 通用知识图谱or行业知识图谱？ 按照知识图谱的用途，知识图谱可分为通用知识图谱和行业知识图谱。通用知识图谱侧重构建常识性的知识，并用于搜索引擎和推荐系统等。
已完成绑定 华为云知识图谱服务--结构化数据实践（上） 【摘要】 如今，知识图谱已经助力了很多热门的人工智能应用场景，例如聊天机器人、智能问答、智能推荐等。华为云知识图谱服务能帮助用户从0到1快速构建知识图谱，并提供本体管理、图谱管理、图谱构建、图谱智能问答、实体链接等功能。
购买知识图谱 在创建知识图谱之前，需要购买图谱并选择图谱规格。 图谱规格分为体验版、标准版和高级版，详情请见图谱规格。
已完成绑定 华为云知识图谱服务--结构化数据实践（下） 【摘要】如今，知识图谱已经助力了很多热门的人工智能应用场景，例如聊天机器人、智能问答、智能推荐等。华为云知识图谱服务能帮助用户从0到1快速构建知识图谱，并提供本体管理、图谱管理、图谱构建、图谱智能问答、实体链接等功能。
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知识图谱的构建通常是一个漫长且费时费力的过程，在此次新冠科研图谱的构建中，联合团队利用华为云知识图谱服务进行了端到端的知识图谱构建，并且利用华为云ModelArts AI平台智能的从文献中抽取新的实体关系，在短短一周的时间里就构建出了内容丰富的新冠科研图谱，极大地提升了效率和准确性
这类特定领域下的知识图谱往往拥有比通用化知识图谱更完整的领域内实体和关系。表1-常见的大规模知识图谱二、如何将知识图谱的特征学习应用到推荐系统？
6.3 交易知识图谱 金融交易知识图谱在企业知识图谱之上，增加交易客户数据、客户之间的关系数据以及交易行为数据等，利用图挖掘技术，包括很多业务相关的规则，来分析实体与实体之间的关联关系，最终形成金融领域的交易知识图谱。
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误
功能介绍 针对云服务没有构建知识图谱的现状，华为云为各类企业提供知识图谱服务，使用户通过配置化形式自动完成知识图谱的构建流程。
预览查询知识图谱 预览图谱 新建实体/关系 父主题： 使用场景
知识图谱的技术流程 知识图谱用于表达更加规范的高质量数据。 一方面，知识图谱采用更加规范而标准的概念模型、本体术语和语法格式来建模和描述数据； 另一方面，知识图谱通过语义链接增强数据之间的关联。
知识图谱现状 🍋1.3.1 学术界研究现状 知识图谱的研究一般都会涉及NLP所以一般会在NLP领域相关会议中发布。
知识图谱（Knowledge Graph），在图书情报界称为知识域可视化或知识领域映射地图，是显示知识发展进程与结构关系的一系列各种不同的图形，用可视化技术描述知识资源及其载体，挖掘、分析、构建、绘制和显示知识及它们之间的相互联系。
若您是知识图谱服务公测用户，您的公测图谱将自动切换到知识图谱体验版，体验版将会提供30天免费试用服务，到期后服务将关停（数据将被清除），请妥善安排数据备份，如需继续使用，请点击产品页面的“服务咨询”联系我们购买产品标准版/高级版。
让AI更智能，谷歌要用知识图谱让AI像人一样理解世界。让AI更智能，我们要用知识图谱让AI像网络专家一样了解网络。知识图谱引领人工智能从感知阶段演进到认知阶段，成为当前的热点技术之一，受到ICT产学研界的重点关注。为什么人们如此重视知识图谱技术？
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