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、电影有关的非结构化数据自定义信息抽取模型并使用自定义抽取模型创建 知识图谱 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：

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建。 公测 配置数据源 2019年11月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 上线非结构化数据构建图谱功能 创建图谱时，支持使用非结构化数据作为数据源构建图谱。 公测 非结构化数据创建图谱 2019年08月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 知识图谱服务 正式上线

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应用场景 敏感数据自动识别分类 从海量数据中自动发现并分析敏感数据使用情况，基于数据识别引擎，对其储存结构化数据（RDS）和非结构化数据（OBS）进行扫描、分类、分级，解决数据“盲点”，以此做进一步安全防护。 用户异常行为分析 通过深度行为识别引擎，建立用户行为基线，实现基线外异

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根据实例规格和购买时长计费。 连接器 根据连接器规格和购买时长计费，建议购买周期与空间实例一致。 结构化数据存储容量（必选） 默认结构化数据存储容量10G（需购买），计费模式为“包年/包月”。 非结构化数据存储容量（必选） 默认非结构化数据存储容量20G（需购买），计费模式为“包年/包月”。 假设

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正则表达式分隔半结构化文本 在创建表/文件迁移作业时，对简单 CS V格式的文件， CDM 可以使用字段分隔符进行字段分隔。但是对于一些复杂的半结构化文本，由于字段值也包含了分隔符，所以无法使用分隔符进行字段分隔，此时可以使用正则表达式分隔。 正则表达式参数在源端作业参数中配置，要求源连

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正则表达式分隔半结构化文本 在创建表/文件迁移作业时，对简单CSV格式的文件，CDM可以使用字段分隔符进行字段分隔。但是对于一些复杂的半结构化文本，由于字段值也包含了分隔符，所以无法使用分隔符进行字段分隔，此时可以使用正则表达式分隔。 正则表达式参数在源端作业参数中配置，要求源连

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正则表达式分隔半结构化文本 在创建表/文件迁移作业时，对简单CSV格式的文件，CDM可以使用字段分隔符进行字段分隔。但是对于一些复杂的半结构化文本，由于字段值也包含了分隔符，所以无法使用分隔符进行字段分隔，此时可以使用正则表达式分隔。 正则表达式参数在源端作业参数中配置，要求源连

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连接器1的规格：赠送版 结构化数据存储：40G 非结构化数据存储：200G 连接器2的规格：基础版 结构化数据存储：10G 非结构化数据存储：20G 用了一段时间后，用户发现连接器中的数据存储容量无法满足业务需要，于2023/07/20 9:00:00扩容基础版连接器结构化数据存储至50G

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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

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数据建模引擎 节点”，节点配置不支持自定义，仅提供固定规格。 单“基础版 数据建模引擎 节点”提供如下固定规格： 应用运行4U8G*2 结构化数据存储200G 非结构化存储500G 基线数据存储20G 当公有云场景下的“基础版 数据建模引擎 节点”提供的规格无法满足您的使用需求时，可选择变更

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据（包括结构化数据或非结构化数据）中抽取结构化的信息。 在知识图谱服务中，需要通过输入实体类型、抽取函数及抽取前后的数据字段，或创建信息抽取模型来配置信息抽取。 知识映射 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2所示。

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要应用，主要是基本的、日常的事务处理，例如银行交易。 支持结构化数据和非结构化数据 结构化数据是指可以用统一的结构来表示的数据，如数字、符号等。另一类无法用结构化来表示的数据，如文本、图像、声音、网页等，则称之为非结构化数据。 SAP提供丰富的周边应用软件，包括数据复制、BI等。

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创建数据 数据拥有方公司A创建和发布数据集。可供选择有两种数据资产类型：结构化数据集、非结构化数据集。创建数据集后，发布数据集，此时对空间内的所有代理可见。 父主题： 可信数据交换场景

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性化的需求。功能上与平台具备从设计、开发、组装、调试、维护、部署、管理和发布一体的 集成开发环境 。同时，具有向导、视图和编辑器等工具供开发人员在开发过程中使用。 对于离线作业开发，支持离线数据模型部署在数据服务共享平台。 图4 离线作业服务开发 非结构化 非结构化数据服务支持文件的

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SON格式返回识别的结构化结果。 手写 文字识别 识别手写文字图片中的文字内容。 证件类 身份证识别 识别身份证图片中正面与反面的文字内容，并返回识别的文字和坐标。 户口本识别 识别户口本中的文字信息，并返回识别的结构化结果。 行驶证识别 识别行驶证图片中主页与副页的文字内容，并返回识别的文字和坐标。

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度的文字识别模型，保证结构化信息提取精度。 适用场景 用户认证识别 识别证件中关键信息，节省人工录入，提升效率，降低用户实名认证成本，准确快速便捷。 快递单自动填写 识别图片中联系人信息并自动填写快递单，减少人工输入。 合同录入与审核 自动识别结构化信息与提取签名盖章区域，有助快速审核。

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连接器描述 用户可以根据需要在文本框中输入对该连接器的描述信息。 非结构化数据存储容量 不方便用数据库二维逻辑来表现的数据，如文档、文本、XML和图片等数据。 购买连接器时，首次需购买20G非结构化数据，后续可扩容。 结构化数据存储容量 用关系型数据库来表示和存储的数据，如CSV文件，数据库数据等。

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日志搜索与分析概述 日志搜索与分析是运维中不可或缺的一环。日志接入成功后，云日志服务（LTS）支持对采集成功的日志数据进行搜索与分析。通过合理的日志收集、高效的搜索方法和专业的分析工具，可以实现对系统或应用的全面监控和精细化管理。 执行搜索与分析前，需要将上报的日志进行结构化配置和

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DIS、CDM、OBS、DWS、RDS、CloudTable 大数据ETL处理 运营商大数据分析 运营商数据体量在PB~EB级，其数据种类多，有结构化的基站信息数据，非结构化的消息通信数据，同时对数据的时效性有很高的要求， DLI 服务提供批处理、流处理等多模引擎，打破数据孤岛进行统一的数据分析。 优势

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多源异构：协同分析既支持Hive、 GaussDB 、ClickHouse等结构化数据源，也支持HBase、Elasticsearch等非结构化数据源。 全局元数据：对于非结构化数据源HBase，提供映射表方式将非结构化SCHEMA映射成结构化SCHEMA，实现HetuEngine对HBase的无差

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中的所有相关数据都完整保存下来，进行有效管理与集中治理，挖掘和探索数据价值。 数据湖 就是在这种背景下产生的。数据湖是一个集中存储各类结构化和非结构化数据的大型 数据仓库 ，它可以存储来自多个数据源、多种数据类型的原始数据，数据无需经过结构化处理，就可以进行存取、处理、分析和传输。数据

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