知识图谱 NLPKG

准确率高：基于改进的深度学习算法，检测准确率高。 响应速度快：视频直播响应速度小于0.1秒。 在线商城 智能审核商家/用户上传图像，高效识别并预警不合规图片，防止涉黄、涉暴类图像发布，降低人工审核成本和业务违规风险。 场景优势如下： 准确率高：基于改进的深度学习算法，检测准确率高。

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天筹求解器服务简介 天筹求解器服务(OptVerse)是一种基于华为云基础架构和平台的智能决策服务，以自研AI求解器为核心引擎，结合机器学习与深度学习技术，为企业提供生产计划与排程、切割优化、路径优化、库存优化等一系列有竞争力的行业解决方案。 父主题： 服务介绍

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，为租户提供最优阻断方案，全方位抵御安全风险。处置勒索软件后，华为乾坤防勒索解决方案基于 知识图谱 的攻击可视化技术，支持进程、注册表、文件、网络连接等溯源操作，用于支撑风险全面加固和勒索事件深度清理，防止同一勒索事件重复发生。 父主题： 方案概述

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概述 天筹求解器服务(OptVerse)是一种基于华为云基础架构和平台的智能决策服务，以自研AI求解器为核心引擎，结合机器学习与深度学习技术，为企业提供生产计划与排程、切割优化、路径优化、库存优化等一系列有竞争力的行业解决方案。 父主题： 产品介绍

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执行知识图谱查询命令 功能介绍 指定知识图谱实例ID，在ID对应的知识图谱后端执行gremlin查询命令。gremlin命令仅限于读取操作，禁止执行修改操作。 URI POST /v1/{project_id}/kg/kg-instances/{kg_id}/gremlin-query

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已 注册华为账号 ，并完成实名认证。具体申请信息请见账号注册和实名认证。账号不能处于欠费或冻结状态。 已在知识图谱服务上创建知识图谱。 步骤1：配置环境 下载并安装Postman。 Postman建议使用7.24.0版本。 下载知识图谱的Postman配置文件。 下载地址：KG_OpenApi.postman_collection

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创建图谱简介 数据是知识图谱的基础，在知识图谱服务创建知识图谱时，需要从OBS导入用于构建知识图谱的基础数据。知识图谱服务支持的数据包括XLSX、 CS V、JSON、多行单句文本格式，详情请见数据格式要求，其中多行单句文本格式的数据属于非结构化数据。 本章节提供一个与人物、电影有关

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计费问题 如何购买、体验知识图谱 知识图谱如何计费 知识图谱的计费规格，一万条边、百万边、千万边具体指什么 知识图谱服务如何续费 如何查看已购买的知识图谱套餐包

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根据您的提问查询和推理当前知识图谱的知识库，并返回精准答案。 前提条件 已构建知识图谱，并且发布图谱版本。 进入问答体验页面 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，单击已创建的图谱卡片，进入图谱详情页面。 单击知识图谱问答KBQA卡片下方的“问答体验”，进入“问答体验”页面。

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本文介绍了知识图谱 KG各特性版本的功能发布和对应的文档动态，欢迎体验。 2022年01月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 知识图谱KG 2.0版本上线 知识图谱服务上线2.0版本： 全新的产品界面风格。 上线“我的图谱资产库”，整合本体、模型管理入口。 普通配置构建流水线全新升级，界面操作更易用。

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ague_id}/fl-jobs/{job_id} 保存横向联邦学习作业 响应示例 无 状态码 状态码 描述 200 保存横向联邦学习作业成功 401 操作无权限 500 内部 服务器 错误 父主题： 可信联邦学习作业管理

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联邦学习作业管理 查询联邦学习作业列表 父主题： 空间API

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超过最大递归深度导致训练作业失败 问题现象 ModelArts训练作业报错： RuntimeError: maximum recursion depth exceeded in __instancecheck__ 原因分析 递归深度超过了Python默认的递归深度，导致训练失败。

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与其他服务的关系 知识图谱服务与周边服务的依赖关系如图1所示。 图1 知识图谱与依赖服务的关系 与统一身份认证服务的关系 知识图谱服务使用统一身份认证服务（Identity and Access Management，简称IAM）实现认证功能。IAM的更多信息请参见《统一身份认证服务用户指南》。

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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，您需要购买图谱，并选择图谱规格，创建一个初始化的图谱。 步骤二：准备工作 准备图谱数据 在创建知识图谱时，需要提前将创建图谱的数据上传至OBS。

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数据是知识图谱的基础。创建知识图谱之前，必须收集基础数据用来构建知识图谱。 在知识图谱服务中，需要提前从OBS导入用于构建知识图谱的基础数据。 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。 在知

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建立用户搜索输入的关键词与知识图谱中的实体之间的映射关系，为用户推荐满足用户需求的结构化信息内容，而不是互联网网页。 图1 知识图谱与语义搜索 智能问答系统 基于知识的问答系统建立大规模知识库，通过理解将用户的问题转化为对知识图谱的查询，提供用户所关心的问题答案。 图2 知识图谱与智能问答 大数据分析与决策

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StreamingML 异常检测 时间序列预测 实时聚类 深度学习模型预测 父主题： Flink SQL语法参考（不再演进，推荐使用Flink OpenSource SQL）

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StreamingML 异常检测 时间序列预测 实时聚类 深度学习模型预测 父主题： Flink SQL语法参考（不再演进，推荐使用Flink OpenSource SQL）

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针对已创建的知识图谱提供如下服务。 “知识图谱预览查询” 针对已创建的知识图谱，您可以预览指定实体的不同结构形式知识图谱，也可以直接在现有图谱基础上新建实体和关系。 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

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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，您可以增量更新图谱，即在原有图谱的数据基础上增加新的数据更新知识图谱。

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