"label_map_configs": { "Film": "电影", "Person": "人物" }, "property_map_configs": [ { "label": "电影", "source_keys": [

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SQL脚本top_rating_movie（用于存放评分最高的Top10电影） 创建DWS SQL脚本top_active_movie（用于存放最活跃的Top10电影） 开发并调度作业，通过编排作业和配置作业调度策略，定期执行作业，使得用户可以每天获取到最新的Top10电影结果。 服务退订，如果不再使用DataArts

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概念限制 沈振导演了什么电影 xx实体 的 xx关系 的 xx关系（正向二跳关系） 沈振导演的电影的主演是谁 上一个实体 的 xx属性 它的上映日期 上一个实体 的 xx关系（正向） 他主演的电影 上一个实体 的 xx关系 的 xx关系（正向二跳关系） 她导演的电影的主演 上一个实体 和

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Join，对大表b_zyk_wbswxx（网吧上网信息）建立了Hash Table。由于该表数据量大，创建过程耗时较长。 由于temp_tsw（上网人员信息）中仅包含几百条记录，且temp_tsw和b_zyk_wbswxx（网吧上网信息）均通过wbdm（网吧代码）执行等值连接。因此，如果Join方式改为Nest

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本步骤通过电影信息和评分信息的原始数据，分析评分最高的Top10电影和最活跃的Top10电影，然后通过作业定期调度执行并将结果每日导出到表中，以支撑信息分析。 创建DWS SQL脚本top_rating_movie（用于存放评分最高的Top10电影） 评分最高Top10电影的计算方

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对话。 例如问答模板“XX电影评分多少”，增加追问模板“请问您说的哪部电影？”，定位具体实体实例并反馈答案。 也可设置推荐问、兜底、无法回答等话术。 例如问答模板“请推荐好看的电影”，增加追问模板“推荐电影如下：”，答案会反馈“推荐电影如下：电影1、电影2...”。 配置问答模板（代码编辑）

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本实践指导使用非结构化数据（多行单句文本文件）创建图谱。以与人物、电影有关的非结构化数据为例，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，在自定义抽取模型的基础上去创建图谱。 使用公有资产库中的图谱流水线套件构建图谱 本实践提供一个与电影有关的非结构化数据样例，以便用户快速熟悉

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Join，对大表b_zyk_wbswxx（网吧上网信息）建立了Hash Table。由于该表数据量大，创建过程耗时较长。 由于temp_tsw（上网人员信息）中仅包含几百条记录，且temp_tsw和b_zyk_wbswxx（网吧上网信息）均通过wbdm（网吧代码）执行等值连接。因此，如果Join方式改为Nest

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方式调用，具体请参考算法API。 以模板中的电影数据为例，运行后得到的PageRank值如下图所示。 图3 查询分析结果 将参数进行调整后，再次运行算法得到的PagRank值不同，但TOP排序不会有明显差异。 挑出了最有影响力的两部电影，分别是ID Comedy和ID Action。

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Join，对大表b_zyk_wbswxx（网吧上网信息）建立了Hash Table。由于该表数据量大，创建过程耗时较长。 由于temp_tsw（上网人员信息）中仅包含几百条记录，且temp_tsw和b_zyk_wbswxx（网吧上网信息）均通过wbdm（网吧代码）执行等值连接。因此，如果Join方式改为Nest

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系，填写相关信息。 知识与实体电影的映射关系，如图2所示。 图2 实体电影的知识映射关系 在实体“电影”下方的“类型映射”区域填写映射前的实体类型字段“Film”。 填写映射到实体“电影”的抽取项，如表1所示。 图3 实体电影知识映射 表1 实体电影的知识映射字段 属性/关系名称

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初级版：基于DWS的电影评分数据集成与开发流程 示例场景说明 步骤1：数据准备 步骤2：数据集成 步骤3：数据开发处理 步骤4：服务退订

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源的重度需求，云化渲染逐渐成为主流。 客户瓶颈 以某部国产科幻电影的一个特效镜头为例，开场从地面拉向太空的2mins长镜头共有3000帧。以目前主流4K影片常用渲染配置——3000台24核 服务器 集群进行渲染，每台服务器并行渲染1帧，总时间需要20h，按需成本约32W。而在实际影视

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。 单击实体“电影”对应的图标。 填写实体“电影”映射前的抽取项：“Film”。 填写映射到实体“电影”的抽取项，如图15和表4所示。 图15 实体电影的抽取项 表4 实体电影的抽取项 属性/关系名称 抽取项 name 中文名 票房 票房 上映时间 上映时间 电影:主演:人物 主演

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。 单击实体“电影”对应的图标。 填写实体“电影”映射前的抽取项：“Film”。 填写映射到实体“电影”的抽取项，如图15和表4所示。 图15 实体电影的抽取项 表4 实体电影的抽取项 属性/关系名称 抽取项 name 中文名 票房 票房 上映时间 上映时间 电影:主演:人物 主演

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1所示，“电影”、“人物”以及两者之间的关系“主演”、“导演”均可称作概念。 本体 本体是某个领域中抽象概念的集合，能够描述某个范围内一切事物的共有特征以及事物间的关系。例如图1可称作一个本体。 实体 实体是 知识图谱 三元组的元素之一，指某种具体的事物。例如某一具体的电影（人物或关系），可称作实体。

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后的相关字段。 基本概念 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1所示。 图1 实体电影的知识映射关系 配置方式 表格配置模式：通过填写基础数据映射前后的相关字段，完成知识映射配置。具体步骤请见表格配置模式。

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Array<String>> 实体各个属性值，格式为字典数据结构，键为该实体属性名，值为字符串列表，为该实体属性值。 请求示例 过滤查询名称为一条牧羊犬的电影 https://nlp-ext.cn-north-4.myhuaweicloud.com/v1/1604d8170cd84440a812

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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。 李四，著名导演，毕业于电影学院，代表作有《电影1》、《电影2》。 ... ... 定义三元组类型（schema） 为了训练自定义的信息抽取模型，需要定义该抽取模型能够抽取的三元组类型，并在训练数据中进行标注。

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在创建知识图谱之前，您需要创建图谱的本体，用于组织知识图谱信息结构。 基本概念 实体 实体是有可区别性且独立存在的某种事物。例如某一具体的电影（或人物或关系），如电影“霸王别姬”，可称作实体。 概念 概念指是抽象的、普遍的想法，是充当指明实体、事件或关系的范畴或类的实体。例如本体如图1所示，

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选择“模糊匹配”，输入实体名称部分字段，按回车进入图谱预览页面，预览实体名称含该字段的所有实体的知识图谱。 举例：某电影相关图谱，输入某一具体的电影名称，按回车进入图谱预览页面，预览该电影的知识图谱。 预览知识图谱时，在右侧工具栏中，可以执行以下操作： 单击，可以查看历史操作。 单击，可以放大图谱画面。

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