中软国际数据治理专业服务解决方案实践

事件抽取 功能介绍 事件抽取是指从自然语言文本中抽取指定类型的事件以及相关实体信息，并形成结构化数据输出的文本处理技术。 目前只支持金融公告中会议召开、聘任、辞职、股票增持、股票减持5类事件以及相关要素的抽取。 本API免费调用，调用限制为2次/秒。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口。

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随机森林回归 概述 “随机决策森林回归”节点用于产生回归模型。随机决策森林是用随机的方式建立一个森林模型，森林由很多的决策树组成，每棵决策树之间没有关联。当有一个新的样本输入时，该样本取值为所有决策树的预测值的平均值。 随机决策森林回归中的决策树算法是递归地构建决策树的过程，用平

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随机值转换 概述 “随机值转换”算子，用于配置新增值为随机数的字段。 输入与输出 输入：无 输出：随机值字段 参数说明 表1 算子参数说明 参数 含义 类型 是否必填 默认值 输出字段名 配置生成随机值的字段名。 string 是 无 长度 配置字段长度。 map 是 无 类型

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段”表示基础数据中的字段名，在抽取函数中引用字段时，使用格式为“${字段}”，例如抽取基础数据中属性“name”的字段，在抽取函数中引用字段的格式为“trim(${name})”。 表1 信息抽取函数说明表 抽取函数 函数说明 抽取函数示例 抽取前数据示例 抽取后数据示例 trim（字段）

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随机值转换 概述 “随机值转换”算子，用于配置新增值为随机数的字段。 输入与输出 输入：无 输出：随机值字段 参数说明 表1 算子参数说明 参数 含义 类型 是否必填 默认值 输出字段名 配置生成随机值的字段名。 string 是 无 长度 配置字段长度。 map 是 无 类型

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创建随机数 功能介绍 功能介绍： 生成8~8192bit范围内的随机数。 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1.0/{project_id}/kms/gen-random 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String

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关键词抽取 功能介绍 根据指定文本，抽取其中最能够反映文本主题或者意思的词汇。 具体Endpoint请参见终端节点。 调用华为云NLP服务会产生费用，本API支持使用基础套餐包，购买时请在 自然语言处理 价格计算器中查看基础套餐包和领域套餐包支持的API范围。 本API调用限制为20次/秒。

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关键词抽取 概述 承接分词结果，获取各个文档中的关键词。 原理 该算法基于TextRank，依据的PageRank算法思想，将滑动窗口内的共现词汇对儿当做相连接的节点构建网络，计算节点的价值（即单词的重要性）并排序，数值高的单词即为该文本的关键词。 TextRank公式如下，其中

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结构化抽取 信息抽取函数 交互界面配置 代码编辑 父主题： 配置信息抽取

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随机密码生成 可以随机生成密码串。 连接参数 随机密码生成连接器使用AKSK认证，创建连接时连接参数说明如表1所示。 表1 连接参数说明 名称 必填 说明 示例值/默认值 连接名称 是 设置连接名称。 随机密码生成 描述 否 对于连接的信息描述说明。 description。 accessKey

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文本中抽取三元组的模型，因此仅适用于抽取基础数据格式为txt文本的自然语言短句。 自定义模型流程 自定义信息抽取模型的流程如表1所示。 表1 自定义信息抽取模型流程 流程 说明 操作指引 准备训练数据 提前准备用于训练模型的数据。 准备训练数据 创建模型 基于您的训练数据（即已标

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定义信息抽取模型。 可在下方查看从文本信息中抽取的知识类型，知识类型包括主语“Subject_type”、谓语“Predicate”、宾语“Object_type”，即可查看到可抽取的主语、谓语、宾语组合。 图2 抽取模型 单击“保存”，完成信息抽取。 如果创建多个数据源，请完成

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李四，著名导演，毕业于电影学院，代表作有《电影1》、《电影2》。 ... ... 数据划分 训练数据：80%数据用于训练信息抽取模型。 验证数据：20%数据用于验证信息抽取模型性能（即F1、P、R性能指标）。 训练数据量 训练一个基本可用的模型，标注数据量总数需要大于模型版本配置中的“batch_size”，且需大于20*三元组类型数量。

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随机森林分类 概述 “随机决策森林分类”节点用于产生二分类或多分类模型。随机决策森林是用随机的方式建立一个森林模型，森林由很多的决策树组成，每棵决策树之间没有关联。当有一个新的样本输入时，森林中的每一棵决策树分别进行判断，哪一类被选择最多，就预测这个样本属于那一类。 随机决策森林

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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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附录 配置抽取文件模板 性能数据 CHR/MR数据 配置数据 父主题： 数据解析

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什么是信息抽取 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。 配置方式 信息抽取分为结构化抽取和非结构化抽取，其适用范围和抽取方式如表1所示。 表1 配置方式说明 配置方式 适用范围

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通用实体抽取工作流 工作流介绍 准备数据 选择数据 训练模型 评估模型 部署服务 父主题： 自然语言处理套件

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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

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给用户重置随机密码 功能介绍 该接口用于给用户重置一个密码。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v2/{project_id}/users/{

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配置信息抽取简介 在创建 知识图谱 时，当您选择本体后，您需要配置信息抽取，输入实体类型、抽取函数及抽取前后的数据字段，才能进行配置信息映射、配置知识融合等操作。 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。

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