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返回结果 状态码 请求发送以后，您会收到响应，包含状态码、响应消息头和消息体。 状态码是一组从1xx到5xx的数字代码，状态码表示了请求响应的状态，完整的状态码列表请参见状态码。 对于获取用户Token接口，如果调用后返回状态码为“201”，则表示请求成功。 响应消息头 对应请求消息头
预览本体 在KG服务管理控制台创建本体后，您可以预览描述本体信息的结构图。 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 > 我的本体”，进入“本体管理”页面。 在本体列表中，单击操作栏的“预览”，即可预览本体信息的结构图。 图1 预览本体 单击编辑框的概念节点或关系曲线
编辑本体 在KG服务管理控制台创建本体后，您可以通过编辑本体信息，更新原有本体。 进入本体编辑页面 在KG服务管理控制台左侧菜单栏中选择“我的图谱资产库 > 我的本体”，在本体列表中单击操作栏的“编辑”，进入本体编辑页面。 编辑本体操作如下： 修改本体名称 新建概念 编辑概念 复制概念
前提条件 已创建图谱并选择图谱规格，请参见购买知识图谱。 已创建并选择本体，详情请参见配置图谱本体。 已完成数据源配置，详情请参见配置数据源。 已完成信息抽取配置，详情请参见配置信息抽取。
公共请求参数 表1 公共请求消息头 名称 描述 是否必选 示例 Content-type 发送的实体的MIME类型。 是 application/json Content-Length 请求body长度，单位为Byte。 POST/PUT请求为可选， GET不包含 3495 X-Auth-Token
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。配置字段抽取函数后
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。
公共响应参数 表1 公共响应消息头 名称 描述 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
如何创建本体 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
在KG服务控制台“我的图谱”页面，单击图谱名称，进入图谱详情页左上角获取知识图谱ID。 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID。
为什么选择图谱规格时无法选中 问题描述 登录KG服务管理控制台，默认进入“我的图谱”页面。单击，在创建图谱页面填写信息时，“图谱规格”无法选择。 问题原因 当前仅支持在控制台选择“体验版 一万边”，如果根据业务需要，选择购买标准版 百万边、标准版 千万边、高级版 千万边，请通过官网产品页
配置信息抽取 配置信息抽取简介 结构化抽取 非结构化抽取
页面提示“知识图谱创建任务提交成功”。 单击“返回”，返回至“我的图谱”页面，您会看到新创建的图谱卡片，“运行状态”为“创建中”。等待十几分钟后，运行状态变为“初始化”状态。
创建模型 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。
管理版本 创建新版本 发布版本 修改版本 删除版本 父主题： 自定义信息抽取模型
三元组是知识图谱构建的基本元组，三元组借鉴了语言学中主谓宾结构，语言学中一句话由主语（subject）、谓语（predicate）、宾语（object）组成，自然语言中的知识也可以建模为三个元素构成的组合格式，如“中国的首都是北京”这句话中，就有“中国-首都-北京”这样的三元组。
非结构化抽取 前提条件 已创建图谱并选择图谱规格，请参见购买知识图谱。 已创建并选择本体，详情请参见配置图谱本体。 已完成数据源配置，详情请参见配置数据源。 如果选择使用自己自定义模型，您需要在创建知识图谱之前，自定义用于信息抽取的模型，具体操作请见自定义信息抽取模型。
自定义信息抽取模型 信息抽取模型简介 准备训练数据 创建模型 管理版本
OBS导入本体 通过OBS导入一个新的本体。 前提条件 将待导入的本体文件（json格式）上传至OBS中，详情请参见OBS添加桶和OBS上传文件或文件夹。 从OBS导入 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 > 我的本体”，进入“本体管理”页面。 在“本体管理
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
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